接上一篇。欢迎与本文作者共同探讨病历后结构化问题。首页查看更多文章
但是，要使电子病历有条理，却生硬地将应当用自然语言自由输入的电子病历组织成使用固定词或词组进行选择性输入的电子病历，会影响医生的思维，破坏汉语中的字词成句、字词组词、多种字词的自然语言结构，破坏医生的职业和语言习惯。整体而言，结构化程度较高的电子病历存在下列问题：
**1. 病案模板化后，造成病案千篇一律，数据简化；
- 新模板很难保持与旧格式数据的兼容；
- 实现对病案检索的语义层次分析比较困难**
虽然非结构化自然语言描述的电子病历克服了上述问题，但它仅局限于自然语言文本数据本身，无法直接应用于统计、分析、检索等领域。
在此基础上，基于电子病历的后结构化处理显得尤为重要，它的意义在于：按照医生的思维来书写病案，利用人工智能技术分别对不同的电子病历结构模型进行分割，根据医学术语的要求对输入的医疗文书进行结构化分析，从医学信息学的角度，将这些语义结构最终以关系(面向对象)的结构保存到数据库中。既不影响医生的思维，实现了病案的丰富性，又统一了数据格式，实现了各个科室数据的互联互通，将医疗文书中的内容都以标准化字段的形式存储于数据库中，既能够完成病历书写，又便于随时查询、统计、分析。