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J-GLOBAL ID：201802265461233547   整理番号：18A1597409

EMR要約インタフェイスの画像可視化と臨床ノートの医学情報抽出【JST・京大機械翻訳】

Pictorial Visualization of EMR Summary Interface and Medical Information Extraction of Clinical Notes

著者 (6件)： Ruan Wei (School of Electrical Engineering and Computer Science (EECS), University of Ottawa, ON, Canada) ,  Appasani Naveenkumar (School of Electrical Engineering and Computer Science (EECS), University of Ottawa, ON, Canada) ,  Kim Katherine (Faculty of Medicine, University of Ottawa, ON, Canada) ,  Vincelli Joseph (Faculty of Medicine, University of Ottawa, ON, Canada) ,  Kim Hyun (Faculty of Medicine, University of Manitoba, ON, Canada) ,  Lee Won-Sook (School of Electrical Engineering and Computer Science (EECS), University of Ottawa, ON, Canada)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： CIVEMSA  ページ： 1-6  発行年： 2018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： 現在の電子医療記録(EMR)システムは大量のテキストと様々な表を含み,多数の健康データを示す。このタイプの提示は,医学的条件を迅速に決定するか,あるいは読まれる必要がある大量のテキストを与えられた望ましい情報を迅速に発見することから人々を制限する。医療情報を可視化するための簡単で直感的なユーザインタフェイスの作成により,情報可視化と抽出問題に取り組むことを目的とした。医療情報の要約を可視化するための新しいグラフィカルインタフェイスと,構造化された臨床ノートから患者の医療情報を抽出し可視化することができる情報抽出システムの両方を提示した。グラフィカルインタフェイスは,人体画像(フロントとバックビュー)に関する医学情報の空間位置ベース表現と,相互接続された時間軸を通しての時間的時間ベース表現を可能にする。医療履歴は,いくつかのイベントカテゴリと6つの生理学的システムに分類され,選択された情報の効率的なブラウジングを可能にする。与えられた臨床ノートから視覚タグを抽出するために,自然言語処理を用いた。医学情報抽出のために2014AA知識源のMetamapを用いた。著者らは,時間表現を抽象化するために,Apache Open NLPによって,Time-Entity検出モデルを用いて1294の英語臨床ノートを訓練した。病気の抽出された位置は,6つの生理学的システムのうちの1つに割り当てられ,関連データが時間的インタフェイスの水平なタイミングラインに関して表示される間,空間的インタフェイスにおいて置かれる。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 電子カルテ ,  自然言語処理 ,  ブラウジング ,  *可視化 ,  *画像 ,  *医学情報 ,  視覚 ,  ユーザインタフェイス ,  *情報抽出 ,  相互接続 ,  *インタフェイス ,  患者 ,  構造形成 ,  英語 ,  病歴
準シソーラス用語： 情報可視化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (7件)： EMR ,  インタフェイス ,  可視化 ,  臨床 ,  ノート ,  医学 ,  情報抽出