I detta dokument presenteras ett nytt synsätt på uppgiften att automatiskt dra slutsatsen om den mest sannolika diagnosen från en given klinisk berättelse. Strukturerade kunskapsbaser (KB) kan vara användbara för sådana komplexa uppgifter men inte tillräckliga. Därför utnyttjar vi en stor mängd ostrukturerad fritext för att integreras med strukturerade KB:er. Bland de viktigaste innovativa idéerna finns att bygga ett konceptdiagram från både strukturerade och ostrukturerade kunskapskällor och att rangordna diagnoskoncepten med hjälp av de förbättrade ordinbäddningsvektorerna från integrerade källor. Experiment på TREC CDS och HumanDx dataset visade att våra metoder förbättrade resultaten av klinisk diagnos inferens.
I diagnossammanhang föreslogs ett system för att automatiskt dra den mest sannolika diagnosen från kliniska berättelser REF.
Improving Clinical Diagnosis Inference through Integration of Structured and Unstructured Knowledge
{'venue': 'Proceedings of the 1st Workshop on Sense, Concept and Entity Representations and their Applications', 'journal': 'Proceedings of the 1st Workshop on Sense, Concept and Entity Representations and their Applications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}