Språkbehandling för kliniska data" för att identifiera patientens rökstatus. Vårt system gör det enklare antagandet att bestämning av rökstatus på patientnivå kan uppnås genom att exakt klassificera enskilda meningar från en patients journal. Vi skapade vårt system med återanvändbara textanalyskomponenter som bygger på den ostrukturerade informationshanteringsarkitekturen och Weka. Denna återanvändning av koden minimerade den utvecklingssatsning som specifikt hänför sig till vår rökstatusklassning. Vi rapporterar precision, recall, F-poäng, och 95% exakta konfidensintervall för varje metriska. Omarbetning av klassificeringsuppgiften för meningsnivå och återanvändning av kod från andra textanalysprojekt gjorde det möjligt för oss att snabbt bygga ett klassificeringssystem som utför med ett system F-score på 92.64 baserat på hållna datatester och av 85.57 på formella utvärderingsdata. Vår allmänna medicinska naturliga språkmotor är lätt att anpassa till en verklig medicinsk informatik ansökan. Några av de begränsningar som tillämpas på användningsfallet är negationsdetektering och tidsupplösning. III J Är Med Informera Assoc. Europaparlamentets och rådets förordning (EU, Euratom) nr 966/2012 av den 25 oktober 2012 om finansiella regler för unionens allmänna budget och om upphävande av rådets förordning (EG, Euratom) nr 1605/2002 (EUT L 298, 26.10.2012, s. 1).
för patienter REF.
Mayo Clinic NLP System for Patient Smoking Status Identification
{'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']}