استخراج مفاهیم پزشکی از متن با NLP

این پروژه با هدف شناسایی و استخراج هوشمند بیماری‌ها، علائم بالینی، داروها و ارتباطات بین آن‌ها از متون پزشکی طراحی شده است. متون می‌توانند شامل: گزارش‌های آزمایشگاهی، پرونده‌های بالینی، مقالات علمی پزشکی، یا پاسخ بیمار به فرم‌های شرح‌حال و سوالات پزشکی باشند. با استفاده از تکنیک‌های NLP مانند: Named Entity Recognition (NER) برای شناسایی نام بیماری‌ها، علائم، داروها، Relation Extraction برای یافتن ارتباط بین بیماری‌ها و علائم، Topic Modeling برای تشخیص موضوعات غالب پزشکی در متن‌ها، و Text Classification برای دسته‌بندی متون بر اساس نوع بیماری یا سیستم بدن (مثلاً نورولوژیک، قلبی، تنفسی)، الگوریتم‌ها یاد می‌گیرند که به‌صورت خودکار بیماری‌ها و روابط‌شان را از متن استخراج کرده و به‌عنوان خروجی قابل تحلیل، در دسترس پزشک یا سیستم تشخیص قرار دهند. ورودی‌ها: متن‌های پزشکی به‌صورت آزاد یا ساخت‌یافته (گزارش آزمایش، شرح حال، مقالات). خروجی‌ها: لیست بیماری‌ها، علائم، داروها، و ارتباط آن‌ها. طبقه‌بندی بیماری یا تشخیص اولیه براساس متن.