Mål: Detta dokument beskriver en ny kronisk hjärtsvikt (CHF) behandling prestanda mäta informationsextraktion system -CHIEF - utvecklat som en del av den automatiserade Data Acquisition for Heart Failure projekt, ett Veterans Health Administration projekt som syftar till att förbättra upptäckten av patienter som inte får rekommenderad vård för CHF. Design: CHIEF är baserad på Apache Unstructured Information Management Architecture ramverk, och använder en kombination av regler, ordböcker och maskininlärning metoder för att extrahera vänster kammare funktion nämner och värden, CHF mediciner, och dokumenterade skäl för en patient som inte får dessa läkemedel. Mätningar: Utbildningen och utvärderingen av CHIEF baserades på undergrupper av en referensstandard av olika kliniska noter från 1083 Veterans Health Administration patienter. Domänexperter kommenterade manuellt dessa anteckningar för att skapa vår referensstandard. Metriskerna som användes var bland annat återkallande, precision och F 1-måttet. Slutsats: Denna studie visade att tillämpa naturligt språk bearbetning för att låsa upp den rika och detaljerade kliniska information som finns i kliniska berättande text anteckningar gör snabba och skalbara kvalitetsförbättringar möjligt, så småningom förbättra hantering och öppenvård av patienter som lider av CHF.
Meystre m.fl. REF föreslog ett nytt IE-system för ett mått på kronisk hjärtsvikt baserat på kliniska anteckningar från 1083 Veterans Health Administration-patienter.
Congestive heart failure information extraction framework for automated treatment performance measures assessment
{'venue': None, 'journal': 'Journal of the American Medical Informatics Association', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}