甾体激素 Ⅲ.海可吉宁醋酸酯的脱氢及有关合成

研究了应用“分散的二氧化硒”在含吡啶的氯苯中作用于海可吉宁醋酸酯(Ⅰ)以制备9(11)-脫氫海可吉宁醋酸酯(Ⅱ)的方便方法,收率达到75—8.9%理論。并用(Ⅱ)制得5α-孕甾-9(11),16-二烯-3β-醇-20-酮醋酸酯,作为甾体激素合成的中間体。     

甾体激素 Ⅲ.海可吉宁醋酸酯的脱氢及有关合成

研究了应用“分散的二氧化硒”在含吡啶的氯苯中作用于海可吉宁醋酸酯(Ⅰ)以制备9(11)-脫氫海可吉宁醋酸酯(Ⅱ)的方便方法,收率达到75—8.9％理論。并用(Ⅱ)制得5α-孕甾-9(11),16-二烯-3β-醇-20-酮醋酸酯,作为甾体激素合成的中間体。     

信息提取技术在电子病历中的应用

尝试将信息提取技术应用于病历的部分内容,提取其中的病症相关信息,为完整电子病历的信息提取累积经验。采用基于术语库和规则相结合的方法进行实体识别。信息提取基于浅层语法分析,通过句型模式匹配来实现。整个信息提取过程借助一个3层的有限状态自动机来完成。     

电子病历中命名实体的智能识别

电子病历中命名实体的识别对于构建和挖掘大型临床数据库以服务于临床决策具有重要意义,而我国目前对此的研究相对较少。在比较现有的实体识别方法和模型后,采用条件随机场模型(CRF)机器学习的方法,对疾病、临床症状、手术操作3类中文病历中常见的命名实体进行智能识别。首先,通过分析电子病历的数据特征,选择以语言符号、词性、构词特征、词边界、上下文为特征集。然后,基于随机抽取的来自临床医院多个科室的电子病历数据,构建小规模语料库并进行标注。最后,利用条件随机场算法执行工具CRF++进行3次对照实验。通过逐步分析特征集中的多种特征对CRF自动识别的影响,提出在中文病历环境下CRF特征选择和模板设计的一些基本规则。在对照实验中,本方法取得了良好效果,3类实体的最佳F值分别达到了92.67%、93.76%和95.06%。