基于多模态融合的生物医学文本中抗生素耐药性信息精准抽取研究.docx

一、引言

1.1研究背景

随着生物医学研究的迅猛发展，生物医学文本数据呈爆炸式增长。从PubMed等生物医学文献数据库的数据统计来看，截至2024年，收录的文献数量已超过3500万篇，且每年以数百万篇的速度递增。这些文本涵盖了从基础研究、临床实践到药物研发等多个领域，是生物医学知识的重要载体。与此同时，抗生素耐药性问题日益严峻，成为全球公共卫生领域的重大挑战。世界卫生组织（WHO）发布的报告指出，每年因抗生素耐药性导致的死亡人数高达数百万，且这一数字仍在持续上升。在这样的背景下，对生物医学文本中抗生素耐药性信息的有效挖掘和分析显得尤为重要。

抗生素耐药性的研究涉及众多复杂的因素，