神经外科背景下从自由文本生成智能审计代码
计算机与社会
2016-06-14 v1
摘要
临床审计需要编码化数据以进行模式聚合与分析。然而，在医疗领域获取结构化数据十分困难，因为记录临床就诊最自然、最具表现力且最全面的方式是使用自然语言。从自然表达的信息中创建结构化数据的任务被称为信息抽取。医学的专门领域使用其自身的语言和数据结构；翻译过程面临独特的挑战，通常需要新的方法。本研究致力于提出一种新颖的半自动化方法，用于从一家澳大利亚教学医院神经外科记录的临床笔记中生成编码化审计数据。该方法将专家知识封装于规则之中，对大多数匹配项瞬时做出精确决策，随后对剩余文本进行基于词典的匹配。
引用
@article{arxiv.1606.03502,
title = {Intelligent audit code generation from free text in the context of neurosurgery},
author = {Sedigheh Khademi and Christopher Palmer and Pari Delir Haghighi and Philip Lewis and Frada Burstein},
journal= {arXiv preprint arXiv:1606.03502},
year = {2016}
}
备注
ISBN# 978-0-646-95337-3 Presented at the Australasian Conference on Information Systems 2015 (arXiv:1605.01032)