医学信息学选题:电子病历自然语言处理中的实体消歧

医学信息学选题聚焦电子病历自然语言处理中的实体消歧问题，电子病历包含大量文本信息，其中实体（如疾病名称、药物名称等）可能存在多种含义，即存在歧义，实体消歧旨在准确识别这些实体在特定语境下的真实含义，这对于提高电子病历信息利用的准确性至关重要，准确消歧有助于提升医疗决策科学性、促进医学研究发展，是当前医学信息学领域亟待深入研究和解决的关键问题 。

选题名称

基于多模态上下文与领域知识的电子病历实体消歧方法研究
（Entity Disambiguation in Electronic Health Records: A Multi-Modal Context and Domain Knowledge-Based Approach）

研究背景与意义

1. 临床需求

   • 电子病历（EHR）中存在大量缩写、同义词和歧义实体（如“CA”可能指“癌症”或“钙”），导致信息提取错误，影响临床决策支持系统（CDSS）的准确性。
   • 传统方法依赖规则或简单统计模型，难以处理复杂语境和领域特异性。

2. 技术挑战

   • 上下文稀疏性：电子病历文本简短且专业性强，传统NLP模型（如BERT）可能因缺乏领域适配而失效。
   • 知识缺失：现有消歧方法未充分利用医学本体（如SNOMED CT、UMLS）中的结构化知识。
   • 多模态数据融合：电子病历包含文本、表格、影像报告等多模态数据，需跨模态关联消歧。

3. 研究意义

   • 提高电子病历信息抽取的准确性，支撑精准医疗、药物研发和流行病学研究。
   • 推动医学NLP从“通用模型”向“领域专用模型”转型。

研究目标

1. 提出一种结合多模态上下文特征（文本、结构化数据、时间序列）与医学领域知识（本体、术语库）的实体消歧框架。
2. 在公开电子病历数据集（如MIMIC-III、i2b2）上验证方法有效性，消歧准确率较基线模型提升≥10%。
3. 开发可解释性工具,辅助临床医生理解消歧结果。

研究方法

数据准备与预处理

• 数据集：使用MIMIC-III（重症监护病历）和中文电子病历数据集（如CCHAE）。
• 标注任务：人工标注歧义实体（如“DC”可能为“透析”或“直流电”），构建测试集。
• 多模态特征提取：
  • 文本：BERT-Medical（领域预训练模型）提取语义特征。
  • 结构化数据：从实验室检查、用药记录中提取数值特征（如“血糖值”关联“糖尿病”消歧）。
  • 时间序列：分析事件时间顺序（如“术后发热”与“感染”的关联）。

实体消歧模型设计

• 知识图谱增强：
  • 构建医学知识图谱（整合UMLS、SNOMED CT），计算实体与上下文的语义相似度。
  • 使用图神经网络（GNN）传播上下文信息，解决长距离依赖问题。
• 多模态融合：
  • 设计跨模态注意力机制，动态加权文本、数值和时间特征。
  • 示例：若文本提到“胸痛”，结合心电图（ECG）报告中的ST段抬高数据，优先消歧为“心肌梗死”。
• 联合训练：

  结合对比学习（Contrastive Learning）优化实体表示，使正确消歧的实体对在特征空间中更接近。

基线模型与评估

• 基线模型：
  • 传统方法：TF-IDF + 余弦相似度。
  • 深度学习：BioBERT、ClinicalBERT。
• 评估指标：
  • 准确率（Accuracy）、F1值、消歧延迟（实时性要求）。
  • 临床可解释性：通过医生评分评估消歧结果的临床合理性。

预期成果

1. 学术成果：
   • 发表SCI论文1-2篇（中科院一区/CCF B类以上）。
   • 提出一种新的多模态消歧框架，代码开源。
2. 应用成果：
   • 开发电子病历实体消歧工具包，集成至医院信息系统（HIS）。
   • 申请软件著作权1项。
3. 社会价值：

   降低医疗AI系统的误诊风险，提升电子病历利用效率。

创新点

1. 多模态知识融合：首次将结构化数据（如实验室指标）与文本联合用于消歧，突破纯文本限制。
2. 动态知识图谱：利用GNN实时更新知识图谱，适应电子病历的动态性（如新药、新疾病术语）。
3. 临床导向设计：通过医生反馈优化模型，确保消歧结果符合临床逻辑。

研究计划

潜在挑战与解决方案

• 挑战1：中文电子病历数据稀缺。
  • 方案：与医院合作获取脱敏数据，或使用公开中文医学NLP数据集（如CBLUE）。
• 挑战2：模型可解释性不足。
  • 方案：引入LIME/SHAP方法生成消歧决策路径，供医生审核。

参考文献

1. Rajkomar A, et al. Scalable and accurate deep learning with electronic health records. NPJ Digital Medicine, 2018.
2. Zhang Y, et al. Clinical entity disambiguation using contextual embeddings. JAMIA, 2021.
3. MIMIC-III数据集文档：https://mimic.mit.edu/

此选题结合前沿NLP技术与临床需求，具有明确的创新性和应用价值，适合作为医学信息学硕士/博士研究方向。