协同电子健康记录与数据填补推进前列腺癌研究：挑战与实际应用
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2024-09-13 v1 数据库
摘要
电子健康记录（EHR）系统中详尽临床信息的存在，为通过自动化检索技术提升患者照护带来了光明前景。然而，众所周知，访问 EHR 内数据受多种方法学挑战阻碍。具体而言，EHR 中存储的临床笔记以叙述形式撰写，易产生模糊表述与高度非结构化数据呈现，而结构化报告常遭受数据条目缺失和/或错误。这种固有复杂性在尝试自动化大规模医学知识抽取任务时构成重大挑战，亟需应用自然语言处理（NLP）等先进工具以及数据审计技术。本工作旨在通过创建并验证一条新颖流水线来应对这些障碍，该流水线设计用于抽取与前列腺癌患者相关的数据。目标是利用 EHR 内集成结构化与非结构化数据条目中固有的冗余，以生成全面且可靠的医学数据库，可供先进研究直接使用。此外，本研究探索了源自这些数据的潜在机会，为推进前列腺癌研究提供宝贵前景。
引用
@article{arxiv.2311.02086,
title = {Synergizing Data Imputation and Electronic Health Records for Advancing Prostate Cancer Research: Challenges, and Practical Applications},
author = {Abderrahim Oussama Batouche and Eugen Czeizler and Miika Koskinen and Tuomas Mirtti and Antti Sakari Rannikko},
journal= {arXiv preprint arXiv:2311.02086},
year = {2024}
}