医疗行业的数据呈现出多源异构的特点，这使得数据质量问题在医疗行业表现得尤为突出。尽管病例已经从纸质化进步到了电子化，但是数据的非结构化，依然使得临床数据的统计分析尤为困难。在大数据时代，虽然数据提取、清洗、应用技术快速发展，但是由于临床科研工作中数据需求的特殊性对数据准确率的高度要求，非结构化的数据信息利用仍然是一个难题。如何将电子病历中的非结构化数据转化成为机器可以识别的结构化数据，是在临床科研中发挥大数据分析效能、促进机器学习方法在临床科研中应用的数据基础。

为此，聚粤医疗通过自主研发，上线了医学文本结构化处理系统，大大提升了电子病历结构化处理的准确率，可自主定制需要结构化的字段和结构化的颗粒度。通过NLP（自然语言处理）技术，可将诸如医嘱、出院小结、检查检验结果等描述性的临床数据转换成结构化的数据，提升数据的可用性，提高临床科研的效率和临床数据的质量。

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