利用数据到文本技术有效利用医疗数据

医疗组织持续努力以改善健康结果、降低成本和提升患者就医体验。数据对于衡量并助力实现医疗服务的这些改进至关重要。因此，来自各种临床、财务和运营来源的数据涌入正淹没医疗组织及其患者。然而，有效利用这些数据是一项重大挑战。显然，文本是使数据可访问的重要媒介。制作财务报告以依据若干关键绩效指标评估医疗组织，从而引导其医疗服务。类似地，在临床层面，患者状态数据通过文字描述传达，以促进患者审查、交接班和护理转接。同样，患者通过报告形式或经电子健康平台由其医生以文本告知其健康状态和治疗数据。遗憾的是，此类文本若由医疗专业人员完成，是高度劳动密集型过程的产物。它也易于不完整、主观，且难以扩展至不同领域、更广受众和多样沟通目的。数据到文本 (data-to-text) 是人工智能中一项近期突破性技术，可自动从数据生成文本或语音形式的自然语言。本章提供数据到文本技术的综述，重点在于其如何部署于医疗环境。它将 (1) 给出数据到文本方法的最新综合，(2) 给出医疗中用例的分类概览，(3) 力求有力论证在医疗环境中评估与实施数据到文本，以及 (4) 强调近期研究挑战。