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J-GLOBAL ID：201702280445268301   整理番号：17A1397963

重み付き相関ルールを用いた放射線医学臨床ノートマイニング【Powered by NICT】

Radiology Clinical Notes Mining Using Weighted Association Rules

著者 (1件)： Alodadi Mohammad
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICHI  ページ： 325  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： 電子健康記録(EHR)は,患者の医療条件と詳細な訪問情報を捕捉するために役立つ。EHRの構造化された部分は患者の管理と財務管理を処理するために使用することができた。しかし,非構造部分,患者に適用し,テキストフォーマットで転写された介入を含む,物語形式による調査されていない知識を持っている。構造化データベースに適用し,臨床記録に大きなと自動解析を適用できることを従来のデータマイニング技術を個々の患者のための医療意思決定または患者の集団に対しより良い支持を与える可能性がある。もEHRの非構造化テキストに蓄積されたデータを用いた患者間の関係を調べるための新たな関連性の発見を可能にした。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 電子カルテ ,  財務管理 ,  意思決定 ,  患者 ,  *相関ルール ,  *放射線医学 ,  構造形成 ,  病歴
準シソーラス用語： 構造化文書 ,  構造化データ ,  物語 ,  面会 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 医用情報処理  (JE15030Q)

タイトルに関連する用語 (4件)： 相関ルール ,  放射線医学 ,  臨床 ,  ノート