摘要

本文探讨了在临床实体和关系抽取任务中，如何通过结合统一医学语言系统（UMLS）知识库与生成预训练转换器（GPT）模型，提高文档级抽取的准确性。传统的GPT模型虽然在上下文理解方面表现出色，但在识别特定医学概念时存在局限。本文提出的框架通过将UMLS概念与文本结合，生成指导性提示，从而优化GPT模型在医学文本中的实体和关系抽取能力。实验结果表明，该方法在临床实体和关系抽取任务中显著优于传统方法和基于检索增强生成（RAG）的技术。

原理

本文的核心在于利用UMLS知识库的精确概念映射能力与GPT模型的上下文理解能力相结合。UMLS包含超过100万个生物医学概念，通过MetaMap工具将这些概念从临床文本中映射出来，并筛选出与药物相关的概念。这些映射的概念随后被整合到GPT模型的提示中，通过少样本学习策略，指导模型更准确地识别和抽取实体及其关系。这种结合不仅增强了模型对特定医学术语的识别能力，还提高了其在复杂临床文本中的整体抽取性能。

流程

1. UMLS概念映射：使用MetaMap工具从临床文本中映射出UMLS概念。
2. 概念筛选：筛选出与药物相关的UMLS概念。
3. 提示生成：将筛选后的UMLS概念整合到GPT模型的提示中。
4. 实体和关系抽取：利用GPT模型进行实体和关系的抽取。
5. 结果评估：通过与黄金标准注释对比，评估模型的抽取性能。

例如，对于一段包含药物信息的临床文本，首先通过MetaMap映射出如“Prednisone”、“ASA”、“Cipro”等UMLS概念，然后将这些概念作为提示输入到GPT模型中，模型能够更准确地识别出这些药物及其相关信息。

应用

该方法在医疗信息提取领域具有广泛的应用前景，特别是在电子健康记录（EHR）分析、药物安全监测、临床研究数据整理等方面。通过提高实体和关系的抽取准确性，可以显著提升医疗决策支持系统的性能，加速药物研发进程，并增强患者安全监控。此外，该方法的可扩展性也为其在更广泛的生物医学文本分析任务中的应用提供了可能。