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J-GLOBAL ID：201602219115124691   整理番号：16A0180869

時系列電子健康記録からの糖尿病患者における心臓病リスク要因の同定と進行

Identification and Progression of Heart Disease Risk Factors in Diabetic Patients from Longitudinal Electronic Health Records

著者 (7件)： JONNAGADDALA Jitendra (Univ. New South Wales, NSW, AUS) ,  LIAW Siaw-Teng (Univ. New South Wales, NSW, AUS) ,  RAY Pradeep (Univ. New South Wales, NSW, AUS) ,  KUMAR Manish (Univ. New South Wales, NSW, AUS) ,  DAI Hong-Jie (National Taitung Univ., Taitung, TWN) ,  HSU Chien-Yeh (Taipei Medical Univ., Taipei, TWN) ,  HSU Chien-Yeh (National Taipei Univ. Nursing and Health Sci., Taipei, TWN)
資料名： BioMed Research International (Web)  (BioMed Research International (Web))
巻： 2015  号： Computational Biology  ページ： 636371 (WEB ONLY)  発行年： 2015年 
JST資料番号： U7008A  ISSN： 2314-6133  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 心臓病は世界中で主要な死因である。従って,その発生のリスクを査定することは重大な心イベントを予測することにおける重要なステップである。心臓病リスク要因を同定しその進行を追跡することは心臓病リスク査定における予備ステップである。非常に多くの研究が将来を見通して収集したリスク要因データの使用を報告してきた。電子健康記録システムは必要なリスク要因データの素晴らしい資源である。不幸にして,リスク要因情報に関する殆どの価値ある情報は構造化されていない臨床記録の形で電子健康記録に埋められている。本研究で,筆者らはハイブリッドアプローチを使用して構造化されていない臨床記録から心臓病リスク要因に関する関連情報を抽出する情報抽出システムを提示した。そのハイブリッドアプローチは機械学習とルールベース臨床テキストマイニング技術の両方を採用した。開発したシステムは0.8302の全体的マイクロ平均Fスコアを達成した。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： 時系列 ,  *電子カルテ ,  患者 ,  *心臓病 ,  危険因子 ,  *同定 ,  ハイブリッド方式 ,  情報抽出 ,  機械学習 ,  ルールベース ,  データマイニング ,  知識獲得 ,  *病歴
準シソーラス用語： *電子健康記録 ,  糖尿病患者 ,  *リスク要因 ,  ハイブリッドアプローチ ,  テキストマイニング

分類 (2件)： 循環系の診断  (GJ02000V) ,  医用情報処理  (JE15030Q)

タイトルに関連する用語 (6件)： 時系列 ,  電子健康記録 ,  糖尿病患者 ,  心臓病 ,  リスク要因 ,  同定