生物医疗领域信息抽取研究文献综述

生物医疗信息抽取旨在从海量非结构化生物医疗文本中自动提取结构化信息，是构建生物医疗知识图谱、实现智慧医疗的关键技术。

近年来，随着深度学习技术的快速发展，生物医疗信息抽取取得了显著进展，并在疾病诊断、药物研发、精准医疗等领域展现出巨大潜力。

本文首先概述生物医疗信息抽取任务和研究意义，接着重点介绍生物医疗信息抽取技术方法，包括基于规则、机器学习和深度学习的方法，并分析其优缺点。

然后，综述生物医疗信息抽取在疾病诊断与治疗、药物研发、精准医疗、公共卫生监测等方面的应用现状。

最后，总结生物医疗信息抽取面临的挑战，并展望未来发展趋势。

关键词：信息抽取；生物医疗；深度学习；知识图谱；智慧医疗

信息抽取(InformationExtraction,IE)是指从非结构化或半结构化文本中自动提取结构化信息的过程，其目的是将文本转化为计算机可理解和处理的形式。

信息抽取通常包括命名实体识别(NamedEntityRecognition,NER)、关系抽取(RelationExtraction,RE)和事件抽取(EventExtraction,EE)等子任务。

生物医疗领域的信息抽取(BiomedicalInformationExtraction,BIE)是信息抽取技术在生物医疗领域的应用，旨在从海量生物医疗文本(如医学文献、电子病历、临床试验数据等)中自动提取关键信息，例如疾病、症状、基因、蛋白质、药物、治疗方案等。

这些结构化信息可以用于构建生物医疗知识图谱，支持智能问答、药物发现、精准医疗等应用。