Tillväxten av digitala kliniska data har väckt frågor om hur man bäst kan utnyttja dessa data för att hjälpa världen av hälso- och sjukvård. Lovande tillämpningsområden inkluderar information Retrieval och Question-Ansvarande system. Sådana system kräver en fördjupad förståelse av de texter som behandlas. En aspekt av denna förståelse är att veta om ett medicinskt tillstånd som beskrivs i ett patientregister är nyligen, eller om det inträffade i det förflutna. Förutom detta diskuterar patientjournaler ofta andra individer, till exempel familjemedlemmar. Detta ger en andra problematik som avgör om patienten upplever ett medicinskt tillstånd som beskrivs i rapporten eller någon annan individ. I denna uppsats undersöker vi lämpligheten av ett maskininlärningssystem (ML) för att lösa dessa uppgifter på en tidigare outforskad samling av patienthistorik och fysiska undersökningsrapporter. Våra resultat visar att vår nya Score-baserade funktionsstrategi överträffar de lingvistiska och kontextuella standardegenskaper som beskrivs i den relaterade litteraturen. Specifikt, nästan perfekt prestanda uppnås när det gäller att lösa om en patient upplevde ett tillstånd. Medan för uppgiften att fastställa när en patient upplevde ett tillstånd, vårt ML-system avsevärt överträffar ConText-systemet (87% mot 69% f-score, respektive).
REF använde maskininlärning för att avgöra om en patient upplevde ett visst medicinskt tillstånd.
Analyzing Patient Records to Establish If and When a Patient Suffered from a Medical Condition
{'venue': 'BioNLP: Proceedings of the 2012 Workshop on Biomedical Natural Language Processing', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}