痛点问题

中医电子病案中包含丰富的诊疗信息，但电子病案是非结构化的数据，如何转化为结构化数据，然后进行病案信息的分析挖掘，具有非常大的研究应用。面对低结构化电子病历其中字段大量存在自然语言，自然语言过长，无法理解其中的医疗知识。实现电子病案信息结构化是其中重要的科学问题。

解决方案

本成果致力于中医医案知识传承与创新的研究，团队自主研发病案OCR软件，实现电子病案文档在不同系统中的高效、准确地转录；基于人工智能、自然语言处理技术，开发出病案文本自动分类器，实现病案文本信息自动分类，病案信息快速自动抽取；

竞争优势分析

本项目聚焦中医领域，具有独特的特色与优势。

市场应用前景

初步实现中医药医案共享云平台，可为广大中医医生、教师、学生服务的医学医案智能化知识传承与挖掘平台，通过在线和移动平台可实施智能化导入名医病案，智能化搜索名医知识，自动对比名医医案，深度挖掘医案数据，体现中医医案的有效价值并帮助用户挖掘出中医医学创新的科研方向，将可达到服务医生、服务科研、提升学生中医学习的效果，尤其在岭南名医知识传承与创新将发挥较好的作用。

发展规划

近三年进一步完善自然语言处理技术，提高电子病案识别准确率，深入挖掘医案数据。搭建数据云平台，提供云平台服务。

6. 知识产权

本项成果涉及3项授权软件著作。

糖尿病结构化电子病历软件，国家版权局计算机软件著作权，2016SR320875

病历文字识别软件，国家版权局计算机软件著作权，2018SR028021

电子病历实体和实体关系标注软件，国家版权局计算机软件著作权，2021SR1414376

（三）合作需求

合作需求软件开发团队和管理团队，资金支持。

（四）团队介绍

团队负责人，曹东教授，男，工学博士，广州中医药大学医学信息工程学院教授,博士生导师。2013-2014年美国德州大学达拉斯分校任访问学者；国家中医药管理局重点学科“中医药信息学”后备学科带头人，学术带头人；广东省高等学校“千百十工程”培养对象。主持包括国家自然科学基金在内的各类项目11项，参与各类项目40余项。获授权国家发明专利10项，发表科技论文60篇。