Medical search and classification tools for recommendation
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
their patients' records from paper to computer, enormous amounts of electronic medical records (EMR) have become available for medical research. Some of the EMR data are well-structured, for which traditional database management systems can provide effective retrieval and management functions. However, most of the EMR data (such as progress notes and consultation letters) are in free text formats. How to effectively and efficiently retrieve and discover useful information from the vast amount of such semi-structured data is a challenge faced by medical professionals. Without proper tools, the rich information and knowledge buried in the medical health records are unavailable for clinical research and decision-making. The objective of our research is to develop text analytics tools that are capable of parsing clinical medical data so that predefined search subjects that correspond to a list of medical diagnoses can be extracted. In addition to this particular core functionality, it is also desired that several important assets should be present within the text-analytics tools in order to improve its overall ability to be used as recommendation tools. In this research, we work with research scientists at the Institute for Clinical Evaluative Sciences (ICES) in Toronto and examine a number of techniques for structuring and processing free text documents in order to effectively and efficiently search and analyze vast amount of medical records. We implement several powerful medical text analytics tools for clinical data searching and classification. For data classification, our tools sort through a great amount of patientrecords to identify the likelihood of a patient having myocardial infarction (MI) or hypertension (HTN), and classify the patients accordingly. Our tools can also identify the likelihood of a patient being a smoker, previous smoker or non-smoker based on the text data of medical records.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle