求ICD-10疾病诊断编码的中文疾病名称同义词库

why1732 2020-05-07 09:30:50

求获哪位大神，能提供ICD-10疾病诊断编码中的中文疾病名称的同义词词库，较为完整的，谢谢！

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福尔摩斯的华生 2020-11-06

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楼主，你找到了吗，我最近也需要一份这样的词库

本研究围绕AI辅助编码提升病案首页主要诊断编码正确率展开深入探索，构建并验证了一套涵盖数据优化、模型构建与训练、实验评估及案例应用的完整体系，取得了丰硕且极具价值的成果。在数据优化层面，多源异构数据融合打破信息孤岛，整合电子病历、影像报告、检验数据，全方位勾勒患者病情，为编码提供坚实信息基础。如肺部疾病编码结合影像特征与病历文本，精准定位病症。半监督学习巧妙应对医疗数据标注困境，利用少量标注样本协同大量未标注样本训练，在罕见病编码研究中显著提升模型泛化性能，让编码模型在小样本数据下仍能精准捕捉疾病特征。

提供者使用电子健康记录（EHRs）记录患者信息，其中的医疗笔记在医学信息学应用中很有价值，而学习医疗术语的向量表示是分析医疗笔记的重要预处理步骤，但学习好的嵌入很有挑战性，因为医疗笔记术语丰富且 EHRs 数量有限。主要贡献提出一种新算法 definition2vec，用于从有限的医疗笔记中学习医疗术语的嵌入，该算法扩展了 skip - gram 算法，利用了统一医学语言系统（UMLS）元词典提供的医疗术语定义的外部信息。

中文电子病历命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）是自然语言处理在医疗信息抽取中的关键环节，其目标是从非结构化的临床文本中自动识别出具有医学意义的实体，如疾病、症状、药物、检查项目、手术名称等。该任务不仅要求模型具备强大的语义理解能力，还需应对医学术语的高度专业性、表达多样性以及病历书写不规范等挑战。与通用领域NER相比，中文电子病历存在分词边界模糊、缩略语频繁、同义词丰富等问题，使得传统规则方法难以胜任。

五笔字型输入法基于汉字的形体结构进行编码，将汉字拆解为基本字根，并按书写顺序映射到25个英文字母键上。其核心在于“字根表—键位布局—取码顺序”三者的系统化结合。每个汉字按结构分为左右、上下或包围等类型，依规则最多取四码，实现高效低重码输入。例：汉字“打” = 扌（R） + 丁（S） → 编码为 RS通过分析130多个基础字根在键盘上的科学分布，五笔实现了“见字打码、不依赖读音”的输入逻辑，显著优于拼音输入在专业场景下的速度与准确率。本章为理解后续智能五笔的优化机制奠定理论基础。

临床数据体系的标准化分类，MeSH和SNOMED CT，从信息学的角度来理解临床术语组织。

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