Система автоматизованого аналізу природномовних текстів з використанням трансформерів

Abstract

Статтю присвячено дослідженню розроблення системи автоматизованого аналізу медичних текстів з використанням сучасних технологій штучного інтелекту та опрацювання природної мови. Проаналізовано сучасний стан та перспективи розвитку в галузі автоматизованого аналізу медичних текстів. Розглянуто основні методи та технології, які використовуються у цій сфері, зокрема машинне навчання, глибинне навчання та опрацювання природної мови. Виявлено, що існуючі системи мають певні обмеження щодо точності та швидкості аналізу, а також недостатньо враховують специфіку медичної термінології та контексту. Це підтверджує необхідність розробки нових підходів та інструментів, які б забезпечували більш високий рівень автоматизації та точності. Використано різноманітні методи та технології, такі як токенізація тексту, опрацювання природної мови, класифікація та кластеризація текстів, семантичний аналіз та генерація тексту. Розроблена система здатна розпізнавати та класифікувати симптоми, встановлювати можливі діагнози та надавати рекомендації щодо лікування. Інтеграція з електронними медичними записами забезпечує актуальність та повноту інформації, що є важливим для медичної практики. Особливу увагу приділено забезпеченню зручності використання системи, розроблено інтуїтивно зрозумілий інтерфейс користувача. Проведено тестування розробленої системи. Результати тестування показали високий рівень точності та ефективності в аналізі медичних текстів. Проведено оцінку якості роботи системи на реальних медичних даних, що підтвердило її практичну цінність та можливість застосування в медичній практиці. Виявлено деякі обмеження та області, які потребують подальшого вдосконалення, зокрема щодо обробки складних медичних термінів та багатозначних слів. The article is dedicated to the study of the development of an automated medical text analysis system using modern artificial intelligence technologies and natural language processing. The current state and prospects for the development of automated medical text analysis are analyzed. The main methods and technologies used in this field, including machine learning, deep learning, and natural language processing, are examined. It has been found that existing systems have certain limitations in terms of accuracy and processing speed and do not sufficiently account for the specifics of medical terminology and context. This confirms the need to develop new approaches and tools that provide a higher level of automation and accuracy. Various methods and technologies have been employed, such as text tokenization, natural language processing, text classification and clustering, semantic analysis, and text generation. The developed system is capable of recognizing and classifying symptoms, establishing possible diagnoses, and providing treatment recommendations. Integration with electronic medical records ensures the relevance and completeness of the information, which is essential for medical practice. Special attention has been paid to ensuring user convenience, and an intuitive user interface has been developed. Testing of the developed system was conducted. The test results demonstrated a high level of accuracy and efficiency in analyzing medical texts. The system's performance was evaluated using real medical data, confirming its practical value and applicability in medical practice. Some limitations and areas requiring further improvement were identified, particularly in processing complex medical terms and ambiguous words.