在医疗领域迈向数字化、智能化的进程中，电子病历（EMR）数据呈爆发式增长。这些数据蕴含着丰富的患者健康信息，对疾病诊断、治疗方案制定、医学研究等至关重要。但大量电子病历以非结构化文本形式存在，如何从中精准提取关键信息成为难题。医疗自然语言处理（NLP）系统中的命名实体识别（NER）技术，正是解决这一问题的核心手段，它能够识别电子病历文本中的疾病、症状、药物、检查项目等实体，将非结构化数据转化为结构化信息，为后续医疗数据分析与应用筑牢基础。

电子病历 NER 的关键挑战

医疗术语的复杂性与多样性

医学领域术语繁杂，不仅专业词汇众多，还存在同义词、缩写词、多义词等情况。例如，“心肌梗死” 也被称为 “心梗”，“阿司匹林肠溶片” 有多种商品名，“维生素 C” 可简称为 “维 C”。而且医学知识不断更新，新的疾病名称、药物和治疗手段持续涌现，如近年来出现的 “新型冠状病du肺炎” 及相关治疗药物，这都极大增加了 NER 模型准确识别的难度。

标注数据稀缺与不一致

标注高质量的电子病历数据需专业医学知识，标注过程耗时费力，导致标注数据稀缺。不同标注者对医学概念理解有差异，标注标准难以统一，可能对同一病历文本标注出不同结果。比如对于 “患者有咳嗽、咳痰，伴低热 3 天” 这句话，有的标注者可能将 “低热 3 天” 整体标注为症状实体，有的则把 “低热” 和 “3 天” 分开标注，这使得基于标注数据训练的 NER 模型稳定性和泛化性受影响。

中文语言特性带来的困扰

中文电子病历具有独特语言特性。中文无空格分词天然边界，词与词之间需分词处理，但医学领域专业词汇分词难度大，像 “冠状动脉粥样硬化性心脏病”，正确分词需要对医学知识深入理解。中文语法结构灵活，句式复杂多变，修饰成分位置不固定，增加实体识别难度。例如 “患者因间断性胸痛，于今日上午入院” 与 “今日上午，因间断性胸痛，患者入院”，虽表达相近，但语法结构不同，给模型识别胸痛症状及相关时间信息带来挑战。

应对挑战的有效解决方案

利用预训练模型迁移学习

预训练语言模型（如 BERT、ERNIE 等）在大规模通用文本上预训练，学习到丰富语言知识和语义表示。在医疗 NER 任务中，可利用这些预训练模型进行迁移学习，在医疗领域数据上微调。例如，基于百度 ERNIE 模型的 Ernie - BMAC 算法，集成其强大语义理解能力和丰富中文语言资源，采用 BiLSTM 进行高效序列建模确定术语边界与含义，借助 CRF 实现精准序列标注，并引入多头注意力机制聚焦关键信息，提升嵌套及复杂实体关系识别能力，在公开数据集 CCKS2019 上展现出良好性能。

半监督与弱监督学习策略

针对标注数据稀缺问题，半监督学习利用少量标注数据和大量未标注数据训练模型。如使用自训练算法，先在少量标注数据上训练初始 NER 模型，用该模型对未标注数据预测，筛选高置信度预测结果加入标注数据集，重新训练模型，迭代提升模型性能。弱监督学习通过更弱监督信号训练模型，如利用规则、词典等生成弱标签，或从大规模文本中自动提取弱监督信息，减少对大量人工标注数据依赖。

构建领域特定词典与知识库

结合医学专业知识，构建医疗领域特定词典和知识库，涵盖常见医学术语、同义词、缩写词等。在 NER 模型中，可将词典信息作为额外特征输入，辅助模型识别。如在基于规则和统计的 NER 系统中，利用词典进行初步实体匹配，再通过统计模型进一步优化识别结果。同时，知识图谱可整合医疗领域知识，为 NER 提供丰富语义信息，帮助模型理解实体间关系，提升识别准确性。例如构建包含疾病、症状、药物、治疗手段等实体及它们之间关系的医疗知识图谱，当模型识别出 “糖尿病” 疾病实体时，可通过知识图谱获取相关症状（如 “多饮、多尿”）、常用治疗药物（如 “二甲双胍”）等信息，辅助判断文本中其他相关实体。

多模型融合与集成学习

单一 NER 模型在处理复杂医疗文本时存在局限性，多模型融合可整合不同模型优势。可将基于规则、基于统计机器学习（如 BiLSTM - CRF）和基于深度学习预训练模型（如 BERT - CRF）的方法结合。如先使用规则模型进行快速初步筛选，再用统计模型对候选实体精确定位，最后通过深度学习模型利用语义信息进行最终判断。集成学习通过训练多个不同 NER 模型，综合它们预测结果做出最终决策，如采用投票法、平均法等，能有效提高模型稳定性和准确性。例如在某医疗 NER 任务中，训练三个不同结构的 BERT - CRF 模型，对预测结果进行投票，若两个及以上模型识别出同一实体，则作为最终识别结果，实验表明这种集成方式可显著提升识别性能。

医疗 NLP 系统中电子病历 NER 技术发展任重道远，但随着技术不断创新突破，有望为医疗信息化和智能化带来更多助力，提升医疗服务质量与效率，推动医学研究进步。