Plattform für die Extraktion medizinischer Informationen aus unvollständigen Daten

Aufgrund der zunehmenden Einführung elektronischer Krankenaktensysteme (EMR) wird der Datenzugriff von EMR immer bequemer. Es bestehen jedoch immer noch Schwierigkeiten bei der direkten Analyse aller klinischen Daten aufgrund einer großen Anzahl von Aufzeichnungen, die das narrative Format verwenden. Um die Forschung reibungslos durchzuführen, ist der Prozess der Informationsextraktion erforderlich, um Daten in klinischem Text in verfügbare Formate für Analysen und Statistiken zu übersetzen. In der medizinischen Forschung tritt häufig das Problem fehlender Daten auf. Es ist wichtig, das Verfahren mit einer besseren Imputationsleistung in der Stabilität und Genauigkeit zu entwickeln. Der Zweck dieses Projekts besteht darin, die Datenintegrations- und -extraktionsmethoden für eine effizientere Handhabung der strukturierten und unstrukturierten Datenquellen bereitzustellen, das Validierungsschema bereitzustellen, um die Datenüberprüfung extrahierter Ergebnisse zu erleichtern, die von Informationsextraktionsmodulen erzeugt wurden, um die Qualität zu erhöhen von klinischen Daten durch Vergleich der Daten aus verschiedenen Datenquellen und Korrektur von Datenfehlern und -inkonsistenzen, Behandlung der klinischen Daten mit den Eigenschaften von Zeitreihen und Unvollständigkeit, Erhöhung der Genauigkeit der Datenanalyse und Steigerung der Qualität der Gesundheitsversorgung durch Verbesserung der Vollständigkeit und Korrektheit klinischer Daten, um Methodenflexibilität auf der Plattform bereitzustellen. In dem Projekt konzentriert sich das Krankheitsthema auf die klinischen Daten von Leberkrebspatienten, und wir hoffen, dass die Methoden in den Projekten auf andere Krankheiten ausgeweitet werden können, indem diese Wissensmodelle in Zukunft ersetzt werden.