医疗文本挖掘是深度学习在医疗领域的一个重要应用，通过分析大量的医疗文本数据，可以帮助医生和研究人员从非结构化数据中提取有价值的信息。
技术概述
医疗文本挖掘涉及自然语言处理（NLP）、机器学习等多个领域。以下是一些关键技术：
- 文本预处理：包括分词、词性标注、命名实体识别等。
- 特征提取：将文本转换为机器可理解的数字特征。
- 模型训练：使用机器学习算法进行模型训练。
- 结果评估：对模型进行评估，以确定其性能。
应用场景
医疗文本挖掘在以下场景中有着广泛的应用：
- 电子病历分析：自动提取患者信息、诊断结果等。
- 药物研发：分析临床试验报告，挖掘潜在药物。
- 疾病预测：预测疾病的发生和进展。
相关资源
更多关于医疗文本挖掘的信息，您可以参考以下资源：
医疗文本挖掘示例