Mål: Vi syftade till att minera data i Electronic Medical Record för att automatiskt upptäcka patienternas Rheumatoida Artrit sjukdom aktivitet vid diskreta reumatologiska klinikbesök. Vi kastar problemet som en dokumentklassificeringsuppgift där funktionsutrymmet innehåller begrepp från klinisk berättelse och laboratorievärden som lagrats i den elektroniska journalen. Slutsats: Automatisk Rheumatoid Artrit sjukdom aktivitet upptäckt från Electronic Medical Record data är en inlärbar uppgift som approximerar mänsklig prestanda. Som ett resultat av detta kan detta tillvägagångssätt ha flera forskningstillämpningar, såsom identifiering av patienter för genom-omfattande farmakogenetiska studier som kräver stora provstorlekar med exakta definitioner av sjukdomsaktivitet och svar på behandlingar. Material och
Chen och Al. REF använde elektroniska journaluppgifter (EMR) från reumatologiska klinikbesök för att förutsäga RA-sjukdomsaktivitet.
Automatic Prediction of Rheumatoid Arthritis Disease Activity from the Electronic Medical Records
{'venue': 'PLoS ONE', 'journal': 'PLoS ONE', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}