健康醫療讓80%的醫療數據不再浪費！
一名醫生，最近嘗試在線問診。一個病人感冒了，發來這樣幾句話：
“醫生，您好，在嗎？”
“醫生，我感冒，體溫現在38度，是不是發燒啊？”
“我還流涕、喉嚨癢，精神狀態也不太好?！?/p>
醫生每天都要面對無數條這樣的問題，病人說一大堆，其實重點就那幾個字。從醫學角度來說，真正需要的只是這幾個關鍵字：”體溫38度“、“流涕”、“喉嚨癢”等。每天沉浸在這口水化、繁冗的語言中，消耗大量的精力，讓人疲憊不堪。改變這種巨大的資源浪費，需要借助健康醫療手段。
不僅在線問診，如今電子記錄的關于健康的數據大部分是繁多冗長的，這樣的數據不能處理和應用，但如果它變得結構化，分析和應用就變得很容易了，并且有無限想象的空間。
有一家硅谷創業公司，按照客戶的需求，將自然語言轉換成云端健康數據。我們都知道，數據是信息的載體，將信息轉化為數據有助于保存和處理。這家公司將自己定位為自然語言處理和機器學習的按需定制軟件服務提供商。
他們聲稱，如今，文本、PDF文件和電子傳真已經非常普及了，但這也同時意味著電子健康記錄的信息中有80％是非結構化的。這樣的非結構化數據對于臨床決策支持系統和其他分析引擎是無意義的。如果能根據關鍵詞的上下文，將這些自然語言文本結構化，就可以對其進行分析并且應用到合適的地方。能根據詞語的上下文，準確理解詞語的意思，這正是該 技術的卓越之處。
以醫學術語Dermatome為例，它可以表示一種外科手術器械，也表示由單個脊神經提供的一塊皮膚區域，如果單獨提煉出關鍵詞，而不了解出現該詞語的上下文，極有可能會出現意義模糊甚至理解錯誤。而Lexigram公司的軟件就能根據該詞語的上下文環境準確理解其意義。公司采用SaaS模式，通過API提供技術，旨在將這項技術帶給沒有配備數據科學家的小型醫療服務提供商。
早期，大部分醫療相關數據是紙張化的形式存在，隨著強大的數據存儲，計算平臺，及移動互聯網的發展，健康醫療爆發并快速電子數字化。據調查，2011年，單單美國的醫療健康系統數據量就達到了150EB（如果你有一臺1TB硬盤容量的電腦，那1ZB就是大致等于10億臺電腦的容量,遠遠超出了我們一般的想象）。如今，五花八門的可穿戴設備、電子病歷可以采集到人體方方面面的大量的數據，這些數據多格式、多源頭，如果能實現結構化、分析和整合，對醫療行業將產生巨大影響。
文章轉自：朗銳慧康官網 m.jhdhit.com
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