Platforma do wydobywania informacji medycznych z niekompletnych danych

Ze względu na rosnącą popularność systemów elektronicznej dokumentacji medycznej (EMR), dostęp do danych EMR jest coraz wygodniejszy. Jednak nadal występują trudności w bezpośredniej analizie wszystkich danych klinicznych ze względu na dużą liczbę zapisów wykorzystujących format narracyjny. Aby badania przebiegały płynnie, niezbędny jest proces ekstrakcji informacji w celu przetłumaczenia danych zawartych w tekście klinicznym na format dostępny do analizy i statystyki. W badaniach medycznych często występuje problem braków danych. Istotne jest opracowanie metody o lepszej wydajności imputacji w zakresie stabilności i dokładności. Celem tego projektu jest zapewnienie metod integracji i ekstrakcji danych w celu bardziej efektywnego przetwarzania ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych źródeł danych, zapewnienie schematu walidacji ułatwiającego przeglądanie danych wyodrębnionych wyników uzyskanych przez moduły ekstrakcji informacji, zwiększenie jakości danych klinicznych poprzez porównywanie danych z różnych źródeł oraz korygowanie błędów i niespójności danych, operowanie danymi klinicznymi o właściwościach szeregów czasowych i niekompletności, zwiększanie dokładności analizy danych oraz podnoszenie jakości opieki zdrowotnej poprzez poprawę kompletności i poprawności danych klinicznych, aby zapewnić elastyczność metod na platformie. W projekcie tematyka chorób koncentruje się na danych klinicznych pacjentów z rakiem wątroby i mamy nadzieję, że metody zawarte w projektach będą mogły zostać rozszerzone na inne choroby poprzez zastąpienie tych modeli wiedzy w przyszłości.