什么是医学文本挖掘？
医学文本挖掘是自然语言处理（NLP）与机器学习在医疗领域的应用，通过分析医学文献、病历、研究报告等非结构化文本，提取有价值的信息以辅助科研和临床决策。其核心目标包括：
- 疾病模式识别 📊
- 药物效应分析 💊
- 治疗方案优化 🧠
应用场景
1. 临床研究
- 提取患者病史与基因数据关联
- 自动标注实验结果与文献引用
2. 药物研发
- 分析药物副作用与临床试验报告
- 发现潜在药物靶点与化合物关系
3. 公共卫生
- 监测传染病爆发趋势 📈
- 识别医疗资源分配瓶颈 🏥
技术挑战
- 数据隐私保护 🔒（符合HIPAA等法规要求）
- 医学术语标准化 📘（如ICD-10编码映射）
- 多模态信息融合 📖📊（结合影像与文本数据）
扩展阅读
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