Automatisk upptäckt av fall av febril sjukdom kan ha potential för tidig upptäckt av utbrott av infektionssjukdom antingen genom identifiering av anomal antal febersjukdom eller i samråd med annan information vid diagnostisering av specifika syndrom, såsom febrilt respiratoriskt syndrom. Vid de flesta institutioner, finns febril information endast i fritext kliniska register. Vi jämförde känsligheten och specificiteten av tre feberdetektionsalgoritmer för att upptäcka feber från fritext. Keyword CC och CoCo klassificerade patienter baserat på triage huvudklagomål; Keyword HP klassificerade patienter baserat på dikterade rapporter akutmottagning. Nyckelord HP var den känsligaste (känslighet 0,98, specificitet 0,89) och nyckelord CC var den mest specifika (känslighet 0,61, specificitet 1,0). Eftersom huvudklagomål är tillgängliga tidigare än krisrapporter föreslår vi en kombinerad ansökan som klassificerar patienter baserat på deras huvudklagomål följt av klassificering baserad på deras krisrapport, när rapporten blir tillgänglig.
Referensreferensreferensen identifierar sjukdomar och upptäcker patienter med feber från fritextmedicinska journaler.
Fever detection from free-text clinical records for biosurveillance
{'venue': 'Journal of Biomedical Informatics', 'journal': 'Journal of Biomedical Informatics', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}