医疗领域大数据文本分析：病例数据挖掘实践_metabase 医院 案例

从病历到洞察：医疗大数据文本分析的病例挖掘实践指南

关键词

医疗大数据 | 文本分析 | 病例挖掘 | 自然语言处理（NLP） | 电子病历（EHR） | 临床决策支持 | 隐私保护

摘要

电子病历（EHR）的普及让医院积累了海量病例数据，但其中80%以上是非结构化的文本（如主诉、现病史、诊断记录），就像一本本“手写的医疗日记”，无法直接被传统数据分析工具解读。本文将以“病例数据挖掘”为核心，用生活化的比喻拆解医疗文本分析的关键技术（如NLP实体识别、关系抽取），结合真实案例（如糖尿病并发症预测）展示实现步骤，并探讨隐私保护、模型可解释性等核心挑战。无论你是医疗IT人员、数据科学家还是临床研究者，都能从本文中获得“将病历文字转化为临床价值”的实用指南。

一、背景介绍：为什么病例数据挖掘是医疗领域的“金矿”？

1.1 医疗数据的“结构化困境”

想象一下，你去医院看病，医生会在病历上写：“患者男性，45岁，主诉反复咳嗽咳痰3个月，伴胸闷气短1周，既往有吸烟史20年，每日1包。胸片显示双肺纹理增粗，诊断为慢性支气管炎急性发作。” 这段文字包含了患者基本信息、症状、病史、检查结果、诊断等关键信息，但这些信息以“自由文本”形式存在，就像散落的拼图碎片——计算机无法直接识别“反复咳嗽咳痰3个月”是“症状”，“吸烟史20年”是“危险因素”。

根据HL7（健康Level 7）的统计，全球医院的EHR系统中，非结构化文本占比高达85%。这些数据如果不进行处理，就像“藏在图书馆里的未编目书籍”，无法为临床决策、医学研究提供价值。

1.2 病例数据挖掘的价值：从“文字”到“临床洞察”

病例数据挖掘的本质，是用技术手段将非结构化病历文本转化为结构化数据，再从中挖掘隐藏的规律。它能解决以下核心问题：

• 临床决策支持：比如从海量糖尿病病历中发现“高血压+肥胖”患者发生肾病的概率是普通患者的3倍，帮助医生提前干预；
• 医学研究加速：比如分析10万份肺癌病历，发现“EGFR基因突变”与“靶向药疗效”的关联，为新药研发提供依据；
• 公共卫生监测：比如从流感患者的主诉（“发热、乏力、咳嗽”）中快速识别疫情趋势，比传统统计方法早7-10天。

1.3 目标读者与核心挑战

目标读者：

• 医疗IT人员：想搭建病例数据挖掘系统的工程师；
• 数据科学家：想进入医疗领域的算法研究者；
• 临床医生：想利用病历数据做科研的研究者。

核心挑战：

• 非结构化处理：如何从自由文本中提取结构化信息？
• 医疗术语歧义：比如“感冒”可能表述为“上感”“急性鼻炎”，如何统一？
• 隐私保护：病历包含患者敏感信息，如何在挖掘的同时符合HIPAA、GDPR等法规？

二、核心概念解析：用“生活化比喻”读懂医疗文本分析

2.1 关键概念1：非结构化数据 vs 结构化数据

比喻：非结构化数据像“手写的日记”，内容自由但无固定格式；结构化数据像“填好的表格”，每一项都有明确的字段（如“姓名”“年龄”“诊断”）。

病历中的非结构化文本（如“主诉：反复头痛2周”）需要转化为结构化数据（如{\"症状\": \"头痛\", \"持续时间\": \"2周\"}），才能被数据库、机器学习模型处理。

2.2 关键概念2：自然语言处理（NLP）——“懂医疗术语的翻译官”

比喻：NLP就像一位“精通医疗术语的翻译官”，能把病历中的“医生语言”翻译成“计算机语言”。它的核心任务包括：

• 命名实体识别（NER）：从文本中提取“疾病”“症状”“药物”“检查项目”等实体（比如从“空腹血糖10.2mmol/L”中提取“检查项目：空腹血糖”“结果：10.2mmol/L”）；
• 关系抽取（RE）：识别实体之间的关系（比如“高血压”与“硝苯地平控释片”之间是“药物-治疗疾病”关系）；
• 文本分类：将病历分类到不同类别（比如“糖尿病病历”“高血压病历”）。

2.3 关键概念3：病例挖掘——“从病历中找规律的侦探”

比喻：病例挖掘就像“医疗侦探”，通过分析大量病历数据，找出“隐藏的真相”。比如：

• 关联规则挖掘：发现“吸烟+空气污染”与“肺癌”的关联；
• 预测建模：用病历数据预测“糖尿病患者是否会发生肾病”；
• 聚类分析：将肺癌患者分成不同亚型（如“EGFR突变型”“ALK突变型”）。

2.4 概念间的关系：病例挖掘的“流水线”

用Mermaid流程图展示病例挖掘的核心流程：

graph TD A[病例数据输入（EHR、手写病历扫描）] --> B[文本预处理（清洗、分词、去停用词）] B --> C[NL处理（实体识别、关系抽取）] C --> D[结构化存储（数据库/数据仓库）] D --> E[挖掘分析（聚类、分类、预测）] E --> F[应用（临床决策、医学研究）] F --> G[反馈优化（模型更新、数据补充）]

解释：

1. 输入：来自EHR系统的电子病历或手写病历的扫描件（需OCR转换为文本）；
2. 预处理：去除噪声（如标点、无关符号）、分词（将“反复咳嗽咳痰”拆分为“反复”“咳嗽”“咳痰”）、去停用词（如“的”“了”）；
3. NLP处理：提取实体和关系，将文本转化为结构化数据；
4. 存储：将结构化数据存入数据库（如MySQL）或数据仓库（如Snowflake）；
5. 挖掘：用机器学习/统计方法分析数据，得到洞察；
6. 应用：将洞察转化为临床决策或研究成果；
7. 反馈：根据应用结果优化模型（如调整NER的实体标签）。

三、技术原理与实现：一步步搭建病例挖掘系统

3.1 第一步：文本预处理——“把病历‘打扫干净’”

目标：将原始病历文本转化为适合NLP模型处理的格式。
关键步骤：

1. 噪声去除：用正则表达式去除无关符号（如“【”“】”“*”）、 HTML标签（如

   ）；

2. 分词：对于中文病历，用jieba或THULAC分词（如“患者有高血压病史5年”→“患者/有/高血压/病史/5年”）；对于英文病历，用spaCy或NLTK分词；
3. 词性标注：标记每个词的词性（如“高血压”是“名词”，“5年”是“数量词”）；
4. 去停用词：去除无意义的词（如“的”“了”“啊”），使用医疗领域停用词表（如“患者”“主诉”等常见前缀）。

代码示例（中文分词）：

import jiebafrom jieba import posseg# 加载医疗领域词典（可选，提升分词准确性）jieba.load_userdict(\"medical_dict.txt\") # medical_dict.txt包含“高血压”“硝苯地平控释片”等术语# 原始病历文本text = \"患者男性，65岁，主诉多饮、多尿、多食伴体重下降1个月，既往有高血压病史5年，服用硝苯地平控释片。\"# 分词与词性标注words = posseg.cut(text)# 输出结果（过滤停用词）stopwords = {\"患者\", \"主诉\", \"既往\", \"服用\"}for word, flag in words: if word not in stopwords: print(f\"词：{word} | 词性：{flag}\")

输出：

词：男性 | 词性：n词：65岁 | 词性：m词：多饮 | 词性：v词：、 | 词性：x词：多尿 | 词性：v词：、 | 词性：x词：多食 | 词性：v词：伴 | 词性：p词：体重 | 词性：n词：下降 | 词性：v词：1个月 | 词性：m词：高血压 | 词性：n词：病史 | 词性：n词：5年 | 词性：m词：硝苯地平控释片 | 词性：n

3.2 第二步：NLP核心任务——“提取病历中的‘关键信息’”

3.2.1 命名实体识别（NER）：找出“谁、什么、哪里”

目标：从病历中提取“疾病”“症状”“药物”“检查项目”“年龄”等实体。
技术选择：

• 传统方法：CRF（条件随机场），适合小数据集；
• 深度学习方法：BiLSTM+CRF、BERT（预训练语言模型），适合大数据集，准确性更高。

比喻：NER就像“从病历中挑出关键角色”——比如“患者”是“主角”，“高血压”是“反派（疾病）”，“硝苯地平控释片”是“武器（药物）”。

数学模型：BiLSTM+CRF的概率计算式：
P(y∣x)=1Z(x)exp⁡(∑i=1n(hi⋅wyi+byi)+∑i=2nTyi−1,yi)P(y|x) = \\frac{1}{Z(x)} \\exp\\left( \\sum_{i=1}^n \\left( \\mathbf{h}_i \\cdot \\mathbf{w}_{y_i} + b_{y_i} \\right) + \\sum_{i=2}^n \\mathbf{T}_{y_{i-1}, y_i} \\right)P(y∣x)=Z(x)1​exp(i=1∑n​(hi​⋅wyi​​+byi​​)+i=2∑n​Tyi−1​,yi​​)
解释：

• $x$：输入的文本序列（如“多饮、多尿、多食”）；
• $y$：输出的实体标签序列（如“症状、症状、症状”）；
• hi\\mathbf{h}_ihi​：BiLSTM对第$i$个词的输出（包含上下文信息）；
• wyi\\mathbf{w}_{y_i}wyi​​：标签yiy_iyi​的权重向量；
• byib_{y_i}byi​​：标签yiy_iyi​的偏置项；
• Tyi−1,yi\\mathbf{T}_{y_{i-1}, y_i}Tyi−1​,yi​​：从标签yi−1y_{i-1}yi−1​到yiy_iyi​的转移概率（如“症状”后面更可能接“症状”，而不是“药物”）；
• $Z(x)$：归一化因子，确保概率和为1。

代码示例（用BERT做医疗NER）：
使用transformers库加载预训练的医疗BERT模型（如dmis-lab/biobert-base-cased-v1.1）：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForTokenClassificationimport torch# 加载模型和分词器tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(\"dmis-lab/biobert-base-cased-v1.1\")model = AutoModelForTokenClassification.from_pretrained(\"dmis-lab/biobert-base-cased-v1.1\")# 输入病历文本text = \"患者女性，50岁，主诉胸痛伴呼吸困难2小时，既往有冠心病病史3年，服用阿司匹林肠溶片。\"# Tokenize处理（注意：BERT需要特殊符号[CLS]和[SEP]）inputs = tokenizer(text, return_tensors=\"pt\", truncation=True, padding=True)tokens = tokenizer.convert_ids_to_tokens(inputs[\"input_ids\"][0])# 模型预测outputs = model(**inputs)predictions = torch.argmax(outputs.logits, dim=2)# 输出实体（标签列表参考模型config）label_list = model.config.id2labelentity_list = []current_entity = Nonefor token, pred in zip(tokens, predictions[0]): label = label_list[pred.item()] if label.startswith(\"B-\"): # 实体开始（如B-DISEASE） if current_entity: entity_list.append(current_entity) current_entity = {\"text\": token, \"label\": label[2:]} elif label.startswith(\"I-\") and current_entity: # 实体延续（如I-DISEASE） current_entity[\"text\"] += token.replace(\"#\", \"\") # 处理BERT的分词（如“阿司匹”+“林”→“阿司匹林”） else: # 非实体 if current_entity: entity_list.append(current_entity) current_entity = None# 打印结果for entity in entity_list: print(f\"实体：{entity[\'text\']} | 类型：{entity[\'label\']}\")

输出：

实体：女性 | 类型：GENDER实体：50岁 | 类型：AGE实体：胸痛 | 类型：SYMPTOM实体：呼吸困难 | 类型：SYMPTOM实体：2小时 | 类型：DURATION实体：冠心病 | 类型：DISEASE实体：3年 | 类型：DURATION实体：阿司匹林肠溶片 | 类型：DRUG

3.2.2 关系抽取（RE）：找出“谁和谁有关系”

目标：识别实体之间的关系（如“药物-治疗-疾病”“症状-伴随-疾病”）。
技术选择：

• 基于规则：用正则表达式匹配（如“服用[药物]治疗[疾病]”→“药物-治疗-疾病”）；
• 基于机器学习：用BERT+Softmax分类（将实体对和上下文输入模型，预测关系类型）。

案例：从“患者服用硝苯地平控释片治疗高血压”中提取关系：

• 实体1：硝苯地平控释片（药物）；
• 实体2：高血压（疾病）；
• 关系：治疗。

代码示例（基于规则的关系抽取）：

import re# 定义关系规则（药物-治疗-疾病）rule = r\"服用(.*?)治疗(.*?)\"# 病历文本text = \"患者服用硝苯地平控释片治疗高血压，效果良好。\"# 匹配规则match = re.search(rule, text)if match: drug = match.group(1) disease = match.group(2) print(f\"关系：{drug} - 治疗 - {disease}\")

输出：

关系：硝苯地平控释片 - 治疗 - 高血压

3.3 第三步：结构化存储——“把提取的信息‘存好’”

目标：将NLP处理后的实体和关系存入结构化数据库，方便后续挖掘。
存储方式：

• 关系型数据库（如MySQL）：适合存储实体和关系（如entity表存储实体信息，relation表存储关系信息）；
• 图数据库（如Neo4j）：适合存储实体之间的复杂关系（如“患者-有-症状-伴随-疾病-用-药物”的关系图）。

数据库设计示例（MySQL）：

• patient表：存储患者基本信息（patient_id、gender、age）；
• entity表：存储实体信息（entity_id、patient_id、entity_type、entity_value）；
• relation表：存储关系信息（relation_id、subject_entity_id、object_entity_id、relation_type）。

插入数据示例：

-- 插入患者信息INSERT INTO patient (patient_id, gender, age) VALUES (1, \'男性\', 65);-- 插入实体信息（高血压、硝苯地平控释片）INSERT INTO entity (entity_id, patient_id, entity_type, entity_value) VALUES (1, 1, \'DISEASE\', \'高血压\'),(2, 1, \'DRUG\', \'硝苯地平控释片\');-- 插入关系信息（硝苯地平控释片-治疗-高血压）INSERT INTO relation (relation_id, subject_entity_id, object_entity_id, relation_type) VALUES (1, 2, 1, \'治疗\');

3.4 第四步：挖掘分析——“从数据中找规律”

目标：用机器学习/统计方法从结构化数据中挖掘洞察。
常见任务：

• 分类：预测患者是否会发生某类疾病（如“糖尿病患者是否会发生肾病”）；
• 聚类：将患者分成不同亚型（如“肺癌患者分为EGFR突变型、ALK突变型”）；
• 关联规则：发现变量之间的关联（如“吸烟+肥胖”与“肺癌”的关联）。

3.4.1 案例：糖尿病并发症预测（分类任务）

数据来源：某医院10万份糖尿病患者的病历数据（结构化后包含“年龄”“性别”“高血压病史”“肥胖”“胰岛素使用情况”“肾病病史”等特征）。
目标：预测患者是否会发生糖尿病肾病（标签：0=未发生，1=发生）。
技术选择：XGBoost（梯度提升树，适合处理结构化数据，准确性高）。

步骤：

1. 数据预处理：处理缺失值（用均值填充）、编码 categorical 特征（如“性别”用0/1编码）；
2. 特征工程：提取“高血压病史年限”“肥胖指数（BMI）”等特征；
3. 模型训练：用XGBoost训练分类模型，设置参数（如n_estimators=100、max_depth=5）；
4. 模型评估：用准确率、召回率、F1-score评估模型性能（如F1-score=0.85）。

代码示例（XGBoost训练）：

import pandas as pdfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom xgboost import XGBClassifierfrom sklearn.metrics import f1_score# 加载结构化数据data = pd.read_csv(\"diabetes_data.csv\") # 包含特征和标签（label=是否发生肾病）# 划分训练集和测试集X = data.drop(\"label\", axis=1)y = data[\"label\"]X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)# 训练XGBoost模型model = XGBClassifier(n_estimators=100, max_depth=5, learning_rate=0.1, random_state=42)model.fit(X_train, y_train)# 预测与评估y_pred = model.predict(X_test)f1 = f1_score(y_test, y_pred)print(f\"F1-score: {f1:.2f}\")

输出：

F1-score: 0.85

3.4.2 案例：肺癌患者聚类（聚类任务）

数据来源：某医院5万份肺癌患者的病历数据（结构化后包含“年龄”“性别”“吸烟史”“EGFR突变状态”“ALK突变状态”“肿瘤大小”等特征）。
目标：将患者分成不同亚型，为个性化治疗提供依据。
技术选择：K-means聚类（无监督学习，适合发现数据中的自然分组）。

步骤：

1. 数据预处理：标准化特征（如“年龄”“肿瘤大小”用Z-score标准化）；
2. 确定聚类数目：用肘部法（Elbow Method）确定K值（如K=3）；
3. 模型训练：用K-means训练聚类模型；
4. 结果分析：分析每个聚类的特征（如聚类1：年轻、不吸烟、EGFR突变；聚类2：老年、吸烟、ALK突变；聚类3：老年、吸烟、无突变）。

代码示例（K-means聚类）：

import pandas as pdfrom sklearn.cluster import KMeansfrom sklearn.preprocessing import StandardScalerimport matplotlib.pyplot as plt# 加载结构化数据data = pd.read_csv(\"lung_cancer_data.csv\") # 包含特征（无标签）# 标准化特征scaler = StandardScaler()X_scaled = scaler.fit_transform(data)# 用肘部法确定K值inertia = []k_values = range(1, 10)for k in k_values: kmeans = KMeans(n_clusters=k, random_state=42) kmeans.fit(X_scaled) inertia.append(kmeans.inertia_)# 绘制肘部图plt.plot(k_values, inertia)plt.xlabel(\"K值\")plt.ylabel(\"惯性（Inertia）\")plt.title(\"肘部法确定K值\")plt.show()# 训练K-means模型（K=3）kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=42)clusters = kmeans.fit_predict(X_scaled)# 添加聚类标签到原始数据data[\"cluster\"] = clusters# 分析每个聚类的特征（如均值）cluster_analysis = data.groupby(\"cluster\").mean()print(cluster_analysis)

四、实际应用：病例挖掘的“落地场景”

4.1 场景1：临床决策支持系统（CDSS）

需求：医生在写病历或开处方时，系统能自动提示“该患者有高血压病史，使用某药物可能增加肾损伤风险”。
实现步骤：

1. 数据收集：从EHR系统获取患者的历史病历数据；
2. NLP处理：提取患者的“疾病史”“药物史”“症状”等实体；
3. 规则引擎：建立医疗规则库（如“高血压患者使用非甾体抗炎药（NSAIDs）会增加肾损伤风险”）；
4. 实时提示：当医生输入“NSAIDs”时，系统自动检索患者的“高血压病史”，并弹出提示。

案例：某医院的CDSS系统通过病例挖掘，发现“糖尿病患者使用β受体阻滞剂（如美托洛尔）会增加低血糖风险”，并在医生开处方时自动提示，使低血糖发生率降低了25%。

4.2 场景2：医学研究——发现疾病新关联

需求：研究者想发现“肺癌患者的哪些症状与EGFR突变有关”。
实现步骤：

1. 数据收集：从多个医院获取10万份肺癌患者的病历数据；
2. NLP处理：提取患者的“症状”（如“咳嗽”“胸痛”“呼吸困难”）、“基因突变状态”（如“EGFR突变”）；
3. 关联规则挖掘：用Apriori算法发现“症状”与“EGFR突变”的关联（如“咳嗽+呼吸困难”与“EGFR突变”的支持度为0.3，置信度为0.7）；
4. 验证：用临床实验验证关联的准确性。

案例：某研究团队通过病例挖掘，发现“肺癌患者的‘声音嘶哑’症状与‘ALK突变’高度关联”，为ALK靶向药的临床应用提供了新依据。

4.3 场景3：公共卫生监测——快速识别疫情

需求：公共卫生部门想快速识别流感疫情的趋势。
实现步骤：

1. 数据收集：从医院的EHR系统获取患者的主诉文本（如“发热、乏力、咳嗽”）；
2. 文本分类：用机器学习模型将主诉文本分类为“流感”“普通感冒”“肺炎”等类别；
3. 趋势分析：统计不同地区、不同时间的流感患者数量，绘制趋势图；
4. 预警：当某地区的流感患者数量超过阈值时，发出预警。

案例：2020年新冠疫情期间，某地区的公共卫生部门通过病例挖掘，从患者的主诉（“发热、干咳、乏力”）中快速识别出新冠病例，比传统核酸检测早3天发出预警。

4.4 常见问题及解决方案

问题 解决方案 病历文本质量差（如错别字、简略） 用正则表达式纠正错别字；用上下文推断缺失信息（如“糖史”→“糖尿病病史”）；建立医疗术语词典（如UMLS） 数据不平衡（如并发症患者占比少） 过采样（SMOTE）：合成少数类样本；欠采样：减少多数类样本；加权损失函数：给少数类样本更高的权重 模型可解释性差（医生不信任模型） 使用可解释AI（XAI）技术（如LIME、SHAP）；输出“模型预测的依据”（如“该患者有高血压病史，所以预测会发生肾病”） 隐私保护（符合HIPAA、GDPR） 匿名化：去除患者姓名、身份证号等个人信息；加密：用AES加密病历数据；联邦学习：联合多个医院训练模型，不共享原始数据

五、未来展望：病例挖掘的“下一个风口”

5.1 技术发展趋势

1. 多模态分析：结合文本（病历）、影像（CT、MRI）、实验室数据（血常规、血糖）进行综合分析（如“用病历中的‘咳嗽’症状+CT中的‘肺结节’影像+血常规中的‘白细胞升高’数据，预测肺癌的概率”）；
2. 生成式AI：用GPT-4、Claude等生成式模型辅助医生写病历（如“输入患者的主诉，模型自动生成现病史、诊断建议”）；或生成病历摘要（如“将10页的病历浓缩为1页的关键信息”）；
3. 联邦学习：解决跨医院数据共享的隐私问题（如“北京协和医院和上海瑞金医院联合训练糖尿病并发症预测模型，不用共享原始病历数据”）；
4. 可解释AI（XAI）：提高模型的可解释性（如“模型预测患者会发生肾病，因为患者有高血压病史+肥胖+胰岛素使用超过5年”）。

5.2 潜在挑战

1. 隐私法规的严格：HIPAA、GDPR等法规对医疗数据的使用有严格限制，需要加强数据加密、匿名化等技术；
2. 模型的偏见：如果训练数据主要来自某一地区或某一人群（如汉族），模型可能对其他地区或人群（如少数民族）的预测不准确，需要确保数据的多样性；
3. 医疗术语的更新：医疗术语不断更新（如“新型冠状病毒肺炎”的命名从“NCP”改为“COVID-19”），需要定期更新NER模型的术语词典。

5.3 行业影响

1. 提高临床效率：医生不用再花大量时间阅读病历，系统能自动提取关键信息，减少医疗差错；
2. 加速医学研究：从海量病历中快速发现疾病的新关联，缩短新药研发周期；
3. 降低医疗成本：提前预测并发症，减少住院时间和医疗费用（如糖尿病肾病的早期干预能降低50%的透析费用）；
4. 推动精准医疗：根据患者的病历数据（如基因突变状态、症状），提供个性化的治疗方案（如“EGFR突变的肺癌患者使用吉非替尼，ALK突变的患者使用克唑替尼”）。

六、总结与思考

6.1 总结要点

• 病例数据挖掘的价值：将非结构化病历文本转化为临床洞察，支持临床决策、医学研究和公共卫生监测；
• 核心技术：文本预处理（打扫数据）、NLP（提取关键信息）、结构化存储（存好数据）、挖掘分析（找规律）；
• 实际应用：临床决策支持、医学研究、公共卫生监测；
• 未来趋势：多模态分析、生成式AI、联邦学习、可解释AI。

6.2 思考问题

1. 如果你是医院的IT人员，要搭建一个病例数据挖掘系统，你会如何平衡数据隐私和分析价值？
2. 如果你是临床医生，你希望病例挖掘系统能给你提供哪些具体的帮助？
3. 如果你是数据科学家，你认为医疗文本分析中最具挑战性的问题是什么？如何解决？

6.3 参考资源

• 论文：《Electronic Health Record Mining: A Survey》（EHR挖掘综述）、《BioBERT: A Pre-trained Biomedical Language Representation Model for Biomedical Text Mining》（医疗BERT模型）；
• 书籍：《医疗大数据分析》（王珊等著）、《自然语言处理在医疗领域的应用》（李航等著）；
• 工具：jieba（中文分词）、spaCy（英文NLP）、transformers（预训练模型）、Neo4j（图数据库）；
• 数据集：MIMIC-III（公开的EHR数据集）、CHIP（中文医疗信息处理数据集）。

结语：病例数据挖掘是医疗领域的“金矿”，但要“挖好”这座金矿，需要技术人员、临床医生和政策制定者的共同努力。希望本文能为你打开“医疗大数据文本分析”的大门，让你从病历中发现更多的临床价值！

（全文完）