Det är viktigt att identifiera patientens rökstatus för att bedöma risken för en sjukdom. Med ett snabbt införande av elektroniska patientjournaler sprids patientinformationen över olika system i form av strukturerade och ostrukturerade data. I denna studie syftade vi till att utveckla ett hybridsystem med hjälp av regelbaserade, oövervakade och övervakade maskininlärningsmetoder för att automatiskt identifiera rökstatusen hos patienter i ostrukturerade EHR. Förutom traditionella funktioner, använde vi per-dokument ämne modell fördelning vikter som funktioner i vårt system. Vi diskuterar också prestandan hos vårt hybridsystem med hjälp av olika funktionsuppsättningar. Våra preliminära resultat visade att en kombination av fördelningsvikter per dokument och traditionella funktioner förbättrar systemets övergripande prestanda.
Till exempel har REF utvecklat en modell för att automatiskt identifiera rökstatus med hjälp av en SVM-modell.
A preliminary study on automatic identification of patient smoking status in unstructured electronic health records
{'venue': 'BioNLP@IJCNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}