解析‘医疗诊断辅助 Agent’：非结构化病历处理与标准医学术语对齐实践 各位同仁，各位对医疗AI与自然语言处理技术充满热情的专家学者们，大家好。 今天，我们将深入探讨一个在医疗健康领域极具变革潜力的话题：如何构建一个医疗诊断辅助 Agent，特别是如何有效地处理海量的非结构化病历数据，并将其与国际标准医学术语集（如 ICD-10）进行对齐。 作为一名资深编程专家，我深知数据是现代医疗决策的基石，而其中绝大部分数据，尤其是临床医生记录的病历，是以自然语言形式存在的非结构化数据。这既是挑战，也是机遇。 一、引言：医疗AI的挑战与核心需求 在当前的医疗体系中，电子健康记录（EHR）系统已得到广泛应用。然而，尽管这些系统实现了数据的数字化存储，但其核心内容——医生的诊断、治疗方案、病程记录、会诊意见等——往往是以自由文本形式存在的。这些非结构化数据蕴含了最丰富、最细致的临床信息，但同时也带来了巨大的挑战：它们难以被计算机直接理解和处理，更无法直接用于数据分析、决策支持或自动化编码。 医疗诊断辅助 Agent 的核心价值就在于，它能够像一位经验丰富的临床专家一样，阅读、理解并分析这些海量的非结 …