日前，在第八届中国健康信息处理大会（CHIP 2022）上，医鸣技术在参与的“从医疗文本中抽取诊疗决策树”评测竞赛中，获得第三名的优异成绩。 这是医鸣技术获得中文医疗信息处理挑战榜(CBLUE 2.0) 中文医学命名实体识别（CMeEE）任务获得第一名后，在医学人工智能领域取得的又一个突破。第八届中国健康信息处理大会（CHIP 2022）由中国中文信息学会医疗健康与生物信息处理专业委员会主办哈尔滨工业大学（深圳）承办，是中国健康信息处理领域最重要的学术会议之一。连续在医学人工智能领域评测中取得优异成绩，充分体现了医鸣技术作为一家医疗领域大数据和人工智能技术公司，具有深厚的数据积累，及强大的科研能力。
医鸣技术此次参与的“从医疗文本中抽取诊疗决策树”任务，是一个面向解决辅助诊疗系统、医疗教学等智慧医疗系统的核心任务。诊疗决策树的获取往往依赖医学专家的手工构建，需要大量的领域知识且费时费力，因此，探索如何从诊疗决策知识源（临床诊疗指南、医学教科书）中自动抽取诊疗决策是很有意义的。该任务既要求模型能够将文本中的核心实体和关系挖掘出来，也需要将这些信息进行串联，形成一个完整的决策流程，是一个对算法和方案架构要求都极高且具有较大实际应用价值的问题。医鸣技术在本次评测中以自研的1M-MedBert医学人工智能语义模型为基础，由高级算法工程师伍字洪提出了一种新的面向医疗文本决策树生成的实体及实体关系抽取架构，大幅改善该任务中三元组提取及三元组间逻辑判断的准确性。
作为一家医疗大数据技术公司，医鸣技术具有丰富的医疗数据采集，治理能力。公司专注于医疗数据治理服务，在采集能力上，通过医鸣数据采集系统替代传统的人工录入，可无缝连接院内全系统，完全实现了无人工录入；在解析能力上，通过医鸣数据智能处理系统，可实现数据结构化及复杂计算，应用数据管道、规则引擎、自然语义识别等技术手段，帮助医疗机构进行电子病历相关医学文档结构化处理和分析挖掘，准确性达业界高水平。同时，医鸣技术在人工智能领域持续投入研发，自研1M-MedBert医学人工智能语义模型，用于支持医学文本实体抽取，医学文本关系抽取，医学文本分类等多种医学自然语言处理任务。以1M-MedBert为基础，医鸣技术已经研发了如医学文本不良事件提取、手术记录器械提取等多种面向实际应用的算法模型，为医学领域数据处理提供更丰富的技术手段。
作为国内医疗大数据领域的行业标杆公司，医鸣技术已经服务于全国数百家医院、机构、科研团体。在医学人工智能领域的持续投入和技术突破，将扩展医鸣技术的服务边界，带来更高维度、更好质量的数据治理能力，更好地服务客户。
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