运用人工智能技术进行肺功能数据库构建并辅助诊断实践

目的：针对以图片形式存储的历史肺功能报告，运用人工智能技术提取其中的数据并进行结构化处理，并运用数据尝试进行辅助诊断，实现高质量的数据储存和运用。方法：运用目标光学字符识别（OCR）结合自然语言处理（NLP）技术，对图片形式的历史肺功能报告文件进行解析，提取其中的数据并完成结构化转换，构建肺功能报告数据库。同时依据儿童肺功能诊断原理，构建肺功能辅助诊断系统。运用抽样比对的方法，对所构建的数据库进行数据提取准确性、辅助诊断准确性分别进行评价。结果：构建了历史肺功能报告的数据转换模型，并建立了结构化数据库。对数据提取质量进行了评价，通过模型的改进，数据提取准确性提升到100%。运用提取的数据，在诊断原则下，开发肺功能辅助诊断系统，该系统的准确性达到91.5%。结论：基于人工智能技术能完成对肺功能历史报告的处理，构建了高质量的数据库和运用。这一方法有助于对大量历史文件进行结构化处理以便充分发挥数据的作用，并后续开发临床决策支持等应用。