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摘要
摘要
随着医学研究的不断深入，医疗文献的爆炸式增长为疾病知识发现和临床决策支
持提供了前所未有的机遇。然而，如何高效、准确地从海量医疗文献中提取因果知识，
已成为医学研究中亟待解决的问题。本文聚焦医学文本因果关系抽取这一关键科学问
题，针对当前深度学习方法在医疗领域应用中的三大瓶颈：医疗文本的专业性导致通
用模型语义捕捉不足；实体间隐含因果关系建模困难；因果知识到临床决策的转化机
制缺失。以糖尿病并发症预
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