本发明公开了一种医疗命名实体识别方法、装置和电子设备。方法包括：利用标注数据集训练得到不同类型的多个命名实体识别NER模型；基于多个所述NER模型，利用主动学习方法从未标注数据中选择待标注数据；利用多个所述NER模型分别对所述待标注数据的类别进行预测；对预测的结果进行融合，得到所述待标注数据的类别。该技术方案实现了使用少量数据达到大量数据相当性能的效果。实际使用数据表明，采用本发明提供的方法，能够在10%的标注数据下，达到全量数据90%左右的性能。因此，本发明的方法很好地满足了医疗场景缺少足够标注信息情况下的信息抽取应用场景的实际需求。