AIConferenceinBeijing

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我们正处于自然语言处理（NLP）领域令人兴奋的十年。在阅读理解、语言翻译和创意写作等复杂任务上，计算机的表现将会和人类一样出色。语言理解受益于快速改进的“ABC”软件：A就是AI（免费的深度学习库，如PyText和如BERT这样的语言模型），B是大数据（Hadoop，Spark和SparkNLP），以及C，就是云计算（按需提供的GPU和来自所有主要云服务商的NLP即服务的功能）。

在医疗领域，一些应用已经从科幻小说变为现实。人工智能系统通过了中国和英国的医学执照考试，而且它们比普通医生考得更好。最新的系统比初级医生能更好地诊断出55种儿科疾病。但是，这些系统比第一批计算机视觉深度学习应用（例如研究一个图像）中的一些更难构建，因为它们需要具有更广泛常见的医学知识，要处理更多种类的输入，并且必须理解上下文。

过去七年来，我很幸运能够参与构建医疗领域的NLP系统。本文旨在分享我学到的重要经验，从而希望能帮助你更快更好地构建类似的系统。

包括我在内的许多人都错误地认为美国的临床记录是用英文写的。之所以会这样，是因为如果你问医生他们使用什么语言，医生便会回答说是英语。但是，请看以下三个从急诊室就诊记录中提取的已脱敏的分诊记录的例子：