法语临床文档中药物相关信息的自动化抽取：ReLyfe 方法

法国医疗数据的结构化仍是一项挑战，主要源于隐私顾虑导致的医疗数据匮乏，以及缺乏处理法语的方法与途径。其中一项挑战是法语临床文档中药物相关信息的结构化。据我们所知，过去十年研究法语处方的相关论文不足五篇。本文提出一种从法语临床扫描文档中抽取药物相关信息的新方法，同时保护患者隐私。此外，我们将该方法部署于健康数据管理平台，用于结构化药物医疗数据并帮助患者整理用药计划。它可部署于任何 Web 或移动平台。本工作通过创建适配真实生产问题的应用，弥合了理论与实际工作间的鸿沟。它是基于规则阶段与深度学习方法的结合。最后，数值结果表明所提方法具有优越性与相关性。