Система автоматизованого аналізу природномовних текстів з використанням трансформерів

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.