Gruppen Clinical Language Understanding vid Nuance Communications har utvecklat ett system för medicinsk informationsextraktion som kombinerar en regelbaserad extraktionsmotor med maskininlärningsalgoritmer för att identifiera och kategorisera referenser till patientrökning i kliniska rapporter. Extraktionsmotorn identifierar rökreferenser; dokument som inte innehåller rökreferenser klassificeras som UNKNOWN. För de återstående dokumenten använder extraktionsmotorn språklig analys för att associera funktioner som status och tid till rökning nämner. Maskininlärning används för att klassificera dokumenten baserat på dessa funktioner. Detta tillvägagångssätt visar den övergripande noggrannheten på 90-talet för alla datamängder som används. Klassificering med hjälp av motorgenererade och ordbaserade funktioner överträffar klassificering med endast ordbaserade funktioner för alla datamängder, även om skillnaden blir mindre när datamängdens storlek ökar. Dessa tekniker kan användas för att identifiera andra riskfaktorer, såsom drog- och alkoholmissbruk, eller en sjukdomshistoria i familjen. a En beskrivning av relaterat arbete ingår i den fullständiga uppsats som publiceras som nätdatatillägg på www.jamia.org. b Detaljer om rökning Challenge resultat ingår i hela tidningen publiceras som online tillägg på www.jamia.org. 36 CLARK et al., Identifiera rökare med medicinsk utvinning av gäst den 21 januari 2016 http://jamia.oxfordjournals.org/ Laddat ner från F i g u r e 1. Inverkan av datamängdsstorlek på klassificeringens noggrannhetsdirekta inflygning F i g u r e 2. Inverkan av datamängdsstorlek på klassificeringens noggrannhetsmedierad metod
I REF utvecklade de ett system för medicinsk informationsextraktion som kombinerar en regelbaserad extraktionsmotor med maskininlärningsalgoritmer för att identifiera och kategorisera referenser i kliniska rapporter till patienter som röker.
Identifying Smokers with a Medical Extraction System
{'venue': 'Journal of the American Medical Informatics Association : JAMIA', 'journal': 'Journal of the American Medical Informatics Association : JAMIA', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}