医学文本结构化是一套医学文本语义理解、分析、利用的完整方案，让机器读懂医学语言，可应用于互联网医疗、医学研究、医疗卫生数据管理等场景

临床科研

临床病历自动转化为CRF形式的数据表格，支持基于海量病历的真实世界研究

医院数据智能管理

对集成平台的数据进行要素识别和标准化处理，支持基于标准化数据的检索以及数据分析应用

公共卫生大数据

解决区域健康医疗大数据平台建设中面临的结构化、标准化问题

智能随访

识别互联网医患问答中表达的疾病、症状、检查等医学概念，与院内数据整合形成全周期患者健康档案

医学数字出版

识别医学文献中的重要医学概念，成为医学知识库组织建设的基础

【方案优势】

精细化要素提取

细粒度分析和抽取医学实体及属性，准确理解文本表达的医学概念

标准化归一映射

映射国际通行术语体系，便于跨系统的互操作

可定制抽取字段

根据特定需求预定义schema，将大段病历文档自动抽取为精细粒度的结构化信息表格

智能化技术框架

引入多种深度学习算法解决基于词表泛化的问题

多样化语料支持

电子病历、搜索query、医患对话、医疗文献，专业术语及口语化表达均可有效识别