Att ta fram information från ostrukturerade kliniska berättelser är värdefullt för många kliniska tillämpningar. Även om naturliga språkbehandlingsmetoder (NLP) har studerats ingående i elektroniska medicinska journaler (EMR), har få studier undersökt NLP för att extrahera information från kinesiska kliniska berättelser. I denna studie rapporterar vi utveckling och utvärdering av extraherande tumörrelaterad information från operation noter av levercancer som skrevs på kinesiska. Med hjälp av 86 operations anteckningar manuellt kommenterade av läkare som träningssetet, utforskade vi både regelbaserade och övervakade maskininlärningsmetoder. Utvärdera på osedda 29 operation anteckningar, vår bästa strategi gav 69,6% i precision, 58,3% i återkallande och 63,5% F-poäng.
Wang m.fl. REF undersökte extraktion av tumörrelaterad information från kinesisk-språk operation anteckningar av patienter med levercancer, och kommenterade en corpus innehåller 961 enheter.
Extracting important information from Chinese Operation Notes with natural language processing methods
{'venue': 'Journal of biomedical informatics', 'journal': 'Journal of biomedical informatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}