一、项目背景
医疗行业内的病理报告包含大量的文本数据，通常包含对不同人体部位的详细描述（如头颅、内脏等），每个部位可能涉及多个检查项目及结果。这些信息目前大多以非结构化的文本形式存在，不便于数据分析、统计和快速检索。为了提升病理信息的利用效率，客户希望能够将病理报告进行结构化处理，并通过关系图谱的形式展示，便于医生及研究人员更直观地获取关键信息。
二、项目目标
信息抽取：使用NLP技术从病理报告中抽取出对应的人体部位信息及其描述项，例如：
患者：性别 -男 ，年龄 - 58
头颅：毛发分布 - 分布均匀，外形 - 无畸形
肝脏：大小 -正常，质地 -坚实，无硬结
鼻子：鼻腔 -通畅 ，鼻中隔 -居中
数据结构化：将从文本中抽取出的信息进行结构化存储，形成标准化的数据格式（如JSON、数据库）。
关系图谱展示：利用Echarts等可视化工具，将结构化信息以关系图谱的形式展示。不同的人体部位以节点表示，各节点之间的检查项目和描述以边进行连接，形成清晰的病理信息关系图谱。
多条件检索：支持用户根据多个条件（如检查部位、结果描述等）进行检索，快速定位到特定的病理信息。
图表互动功能：支持用户点击图谱中的节点或边，查看详细的病理描述，进行深度分析。
三、技术栈
编程语言：Python（用于NLP算法）、JavaScript（用于前端展示）、Java（查询相关业务逻辑处理）
NLP框架：Python Transformers（HuggingFace）
数据库：MySQL / MongoDB
前端框架：Vue.js、Echarts
数据接口：Flask / FastAPI（用于提供数据接口）
四、技术方案
- NLP信息抽取
采用基于深度学习的NLP信息抽取技术，对医疗文本进行命名实体识别（NER）、关系抽取、情感分析等操作。
训练专用的医疗病理领域模型，提取特定人体部位及其相关属性信息。
可使用现有的开源NLP框架（如Spacy、BERT、RoBERTa）进行微调以适应医疗文本。
- 数据存储
使用关系型数据库（如MySQL）或NoSQL数据库（如MongoDB）存储抽取后的结构化数据，确保数据检索的效率和灵活性。
数据结构设计以人体部位为基础，每个部位包含多个属性字段（如检查项目、结果描述等）。
- 关系图谱可视化
利用Echarts库进行数据可视化，将结构化数据以图谱的形式呈现。
图谱节点表示不同的人体部位，边表示检查项目及描述信息。
关系图谱支持交互式操作，用户可以缩放、拖动、点击节点查看详细信息。
- 多条件检索：
设计多条件检索接口，允许用户通过选择人体部位、检查项目、结果描述等进行过滤。
检索结果以高亮的方式在关系图谱中显示，方便用户定位。
五、项目工期
从需求分析到项目上线预计在3-4周的时间，最快2-3周，中定制化开发至少2周时间。
六、预期成果
- 数据结构化：病理报告中的关键信息能自动抽取并以结构化的形式存储，方便后续分析和展示。
- 关系图谱可视化：通过直观的图谱展示，帮助用户更轻松地理解病理信息的分布及关联。
- 快速检索功能：用户能够快速根据需求查询到目标信息，提高信息获取效率。
- 数据统计分析：通过结构化数据，便于生成统计报告及进一步的病理数据分析。
