Problem Oriented Diagnostic Service for Describing Clinical Cases based on the GraphQL POMR Approach
Notice bibliographique
Résumé
Since late 1960s when Dr. Larry Weed painted the roadmap to the formal process of medical diagnosis and the way it should structured around problem list based on what he calls SOAP note (Subjective, Objective, Assessment and the Plan), no real implementation or integration of his vision in providing the 'glue' to link the number of required layers, including the SOAP structuring, semantics of assessments and workflows, clinical decision support systems logic, task planning and querying each case based on flexible schema. Diagnosis, as Weed put it, a process that can describe a clear, logical and systematic approach for clinical diagnosis based on Weed's approach when a patient encountered a clinical issue. This process need to be modeled a service that can integrate with the other clinical systems and services including the medical record systems. In this article we are proposing such service based on Weeds approach for the clinical diagnosis purposes. The described service starts with a SOAP schema that utilizes the GraphQL standard and its associated toolkits to offer physicians and pre-clerkships the mean for describing diagnosis of clinical cases according to the Weed's approach. Particular attention has been given to processing and refining of the of SOAP diagnosis note through primitives like create, retrieve, update and delete (CRUD).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,006 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».