專案介紹
參與癌症登記資訊擷取與輔助判讀系統開發，研究如何運用自然語言處理與人工智慧方法，協助整理非結構化醫療文本中的重要資訊。
系統定位為癌症登記作業的輔助工具，提供資訊整理與欄位判讀參考，以降低人工查閱大量文字資料的負擔。
個人參與內容
- 醫療文本前處理
- 自然語言處理模型開發
- 深度學習模型訓練
- 規則式方法設計
- 系統功能整合
- 使用需求訪談
- 資料格式確認
- 模型測試與調整
技術方向
專案結合規則式方法與階層式文本分析模型，研究不同方式在醫療文本資訊擷取任務中的應用。
由於不同醫療場域的文件格式與文字表達方式可能有所差異，因此開發過程亦包含資料前處理、模型調整及系統適應性評估。
使用技術
- Natural Language Processing
- Deep Learning
- Hierarchical Attention Network
- Rule-based Method
- .NET Framework
- Medical Text Processing
專案收穫
透過本專案，累積醫療自然語言處理、模型訓練、跨場域資料分析及醫療資訊系統整合經驗。
合作場域
研究機構及合作醫療機構
本頁僅介紹個人參與方向，不包含癌症登記規則、病歷內容、院區資料差異、模型內部參數及未公開研究結果。