马鸿超,张坤丽,赵悦淑,昝红英,庄 雷

(1. 郑州大学 信息工程学院，河南 郑州 450001；2. 郑州大学 产业技术研究院，河南 郑州 450001；3. 郑州大学 第三附属医院，河南 郑州 450052)

0 引言

自计划生育写入我国基本国策，晚婚晚育政策带来诸多益处的同时，也导致年龄超过35岁的高龄孕妇所占比例逐年增加[1]。2016年“全面二孩”政策实施之后，预计我国会迎来一个新的生育高潮，而高龄孕妇所占比重会更大。针对高龄产妇，难产、胎儿畸形的发生率及并发症风险都有所增加，这对各医疗机构的产科是一个巨大挑战。

自2010年国家卫生计生委医政医管局出台《电子病历基本规范(试行)》[2]之后，各诊疗机构累积了丰富的产科电子病历资源。海量电子病历数据是医疗领域的大数据，蕴含着大量医疗知识和健康信息。如何利用这些资源实现临床信息决策支持，从而改善临床治疗效果，是迫在眉睫的研究任务。

电子病历是医务人员对医疗活动进行的详细记录。其中非常重要的形式是自由文本(半结构或无结构)数据[3]，如何采用自然语言处理技术对电子病历进行结构化和信息抽取是充分利用电子病历所蕴藏知识的重要一步。随着人工智能技术的发展，让医疗辅助诊断成为了可能。在电子病历中，首次病程记录以文本形式存储。包括患者的主诉、查体以及辅助检查等信息，而通常情况下，产科的入院诊断包括正常诊断、病理诊断及并发症等，即并非单一结果。如一份电子病历中的诊断中可能有“羊水过多”和“妊娠期高血压”。……