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A System for Classifying Disease Comorbidity Status from Medical Discharge Summaries Using Automated Hotspot and Negated Concept Detection

机译:利用自动热点和否定概念检测从医疗出院总结中对疾病合并症状态进行分类的系统

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摘要

ObjectiveFree-text clinical reports serve as an important part of patient care management and clinical documentation of patient disease and treatment status. Free-text notes are commonplace in medical practice, but remain an under-used source of information for clinical and epidemiological research, as well as personalized medicine. The authors explore the challenges associated with automatically extracting information from clinical reports using their submission to the Integrating Informatics with Biology and the Bedside (i2b2) 2008 Natural Language Processing Obesity Challenge Task.
机译:目的自由文本临床报告是患者护理管理以及患者疾病和治疗状态的临床文档的重要组成部分。自由文本注释在医学实践中很常见,但是仍然是临床和流行病学研究以及个性化医学的未充分利用的信息来源。作者探索了将临床信息自动提取信息所面临的挑战,方法是将其提交给生物学与床头(i2b2)整合2008年自然语言处理肥胖挑战任务。

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