불완전한 데이터에서 의료 정보 추출을 위한 플랫폼

전자 의료 기록(EMR) 시스템의 채택이 증가함에 따라 EMR의 데이터 액세스가 점점 더 편리해졌습니다. 그러나 내러티브 형식을 사용하는 기록이 많아 모든 임상 데이터를 직접 분석하는 데는 여전히 어려움이 있습니다. 연구를 원활하게 수행하기 위해서는 임상 텍스트의 데이터를 분석 및 통계에 사용할 수 있는 형식으로 변환하는 정보 추출 프로세스가 필요합니다. 의학 연구에서 데이터 누락 문제가 자주 발생합니다. 안정성과 정확도 면에서 전가 성능이 더 좋은 방법을 개발하는 것이 중요합니다. 이 프로젝트의 목적은 정형 및 비정형 데이터 소스를 보다 효율적으로 처리하기 위한 데이터 통합 ​​및 추출 방법을 제공하고, 정보 추출 모듈에서 생성된 추출 결과의 데이터 검토를 용이하게 하기 위한 유효성 검사 체계를 제공하여 품질을 높이는 것입니다. 서로 다른 데이터 소스의 데이터를 비교하고 데이터 오류와 불일치를 수정하여 임상 데이터의 시계열과 불완전성의 속성을 가진 임상 데이터를 처리하고 데이터 분석의 정확성을 높이고 완전성과 정확성을 향상시켜 의료 품질을 향상시킵니다. 플랫폼에서 방법의 유연성을 제공하기 위해 임상 데이터의 프로젝트에서 질병 주제는 간암 환자의 임상 데이터에 초점을 맞추고 있으며 향후 이러한 지식 모델을 대체하여 프로젝트의 방법이 다른 질병을 처리하도록 확장될 수 있기를 바랍니다.