臨床概念抽出:方法論レビュー【JST・京大機械翻訳】

Fu Sunyang; Chen David; He Huan; Liu Sijia; Moon Sungrim; Peterson Kevin J; Shen Feichen; Wang Liwei; Wang Yanshan; Wen Andrew; Zhao Yiqing; Sohn Sunghwan; Liu Hongfang

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202216013896426 整理番号：22P0083311

臨床概念抽出:方法論レビュー【JST・京大機械翻訳】

Clinical Concept Extraction: a Methodology Review

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資料名：
発行年： 2019年10月24日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年08月10日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

【背景】概念抽出,自然言語処理(NLP)のサブドメインは,関心の概念を抽出することに焦点を当て,臨床意思決定支援からケア品質改善までの広範囲の応用に対して,テキストから臨床情報をコンピュータ的に抽出するために採用した。【目的】この文献レビューにおいて,著者らは,臨床概念抽出応用を開発するとき,カタログ開発プロセス,利用可能な方法とツール,および特定の考察を狙って,臨床概念抽出の方法論レビューを提供する。【方法】系統的レビューとMeta-Analyzes(PRISMA)ガイドラインのための優先報告項目に基づいて,英語で書かれたEHRベースの情報抽出論文を検索して,Ovid MEDLINE In-Process&Other Non-Indexed Citations,Ovid MEDLINE,Ovid EMBASE,Scopus,Web of Science,およびACMデジタル図書館から発表されたEHRベースの情報抽出論文を検索するために,文献検索を行ったものである。”文献検索”は,英語で書かれたEHRベースの情報抽出論文を検索するために行われた。” ”Ovid MEDLINE In-Process and Ovid Indexed Citations,Scopus,Science of Science,およびACM Digital Library。【結果】合計6686の出版物が検索された。標題と抽象スクリーニングの後,228の出版物を選択した。臨床概念抽出応用の開発に用いた方法を本レビューで考察した。【JST・京大機械翻訳】

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医用情報処理 , 検索技術

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