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药明生物微调的NLP工具是如何实现精准筛选患者亚群的？

作者：中华医学网发布时间：2025-06-09 09:56浏览：次

药明生物微调的 NLP 工具实现精准筛选患者亚群主要通过以下步骤：

数据收集与整合：收集全球 10 万 + 电子健康记录（EHR）以及大量的文献数据，这些数据包含了患者的基本信息、症状表现、检查检验结果、疾病诊断、治疗过程等多方面的详细信息。同时，整合药明自研的临床表型图谱模型，该模型可能对各种疾病的表型特征进行了系统的梳理和分类，为后续的分析提供了更全面的参考依据1。
文本预处理：对收集到的 EHR 数据和文献数据进行预处理，包括文本清洗、分词、词性标注、命名实体识别等操作。例如，将文本中的特殊字符、错别字等进行清理，把句子拆分成一个个单词或词组，并标注出每个词的词性和对应的实体类型（如疾病名称、药物名称、症状等），以便后续更好地理解文本的语义信息。
语义理解与特征提取：利用微调后的 NLP 模型对预处理后的文本进行语义分析，提取与患者疾病特征、治疗反应等相关的关键信息。模型通过学习大量的标注数据和预训练模型的知识，能够理解文本中蕴含的医学语义，识别出患者的疾病类型、严重程度、合并症、基因突变情况、对特定药物的反应等特征。例如，从文本中提取出患者是否具有特定的基因突变位点，或者是否对某种药物有过敏反应等信息。
亚群分类与匹配：根据疾病的不同特征和研究目的，制定相应的亚群分类标准。NLP 工具将提取到的患者特征与这些标准进行匹配，将患者划分到不同的亚群中。比如，在肿瘤研究中，可以根据患者的肿瘤基因突变类型、肿瘤分期、免疫状态等特征，将患者分为不同的亚群，以寻找对特定药物或治疗方案可能有更好反应的人群。
模型评估与优化：通过与实际的临床结果、治疗反应数据等进行对比，对筛选出的患者亚群进行评估，分析模型的准确性和可靠性。如果发现模型存在偏差或不准确的地方，会利用更多的数据对 NLP 工具进行进一步的微调优化，不断提高精准筛选患者亚群的能力。