临床概念抽取：方法论综述
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2020-08-12 v4 计算与语言
摘要
背景 概念抽取是自然语言处理（NLP）的一个子领域，侧重于抽取感兴趣的概念，已被用于从文本中计算抽取临床信息，应用范围从临床决策支持到护理质量改进。目标 在本文献综述中，我们提供临床概念抽取的方法论综述，旨在编目开发流程、可用方法与工具，以及开发临床概念抽取应用时的具体考量。方法 基于系统综述和荟萃分析优先报告条目（PRISMA）指南，进行了文献检索，以从Ovid MEDLINE In-Process & Other Non-Indexed Citations、Ovid MEDLINE、Ovid EMBASE、Scopus、Web of Science和ACM Digital Library中获取2009年1月至2019年6月发表且以英文撰写的基于电子健康记录的信息抽取文章。结果 共检索到6,686篇出版物。经标题和摘要筛选，选出228篇出版物。本综述讨论了用于开发临床概念抽取应用的方法。
引用
@article{arxiv.1910.11377,
title = {Clinical Concept Extraction: a Methodology Review},
author = {Sunyang Fu and David Chen and Huan He and Sijia Liu and Sungrim Moon and Kevin J Peterson and Feichen Shen and Liwei Wang and Yanshan Wang and Andrew Wen and Yiqing Zhao and Sunghwan Sohn and Hongfang Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1910.11377},
year = {2020}
}