基于电子病历数据的临床表型提取及其应用进展
作者:
作者单位:

作者简介:

通讯作者:

中图分类号:

基金项目:

国家自然科学基金项目(项目编号: 81501559);江苏省高校自然科学研究项目(项目编号:15KJB310015,14KJB310014);南通市自然科学计划项目(项目编号:MS12015105);南通大学自然科学类科研基金前期预研项目(项目编号:14ZY021);南通大学研究生创新训练计划项目(项目编号:YKC16072);南通大学自然科学科研基金项目(项目编号:15Z04)。


Development of Clinical Phenotype Extraction and Application Based on Electronic Medical Records (EMR) Data
Author:
Affiliation:

Fund Project:

  • 摘要
  • 图/表
  • 访问统计
  • 参考文献
  • 相似文献
  • 引证文献
  • 资源附件
  • 文章评论
    摘要:

    在介绍临床表型提取技术的基础上,利用临床决策支持技术、自然语言处理技术和机器学习方法,就从糖尿病相关电子病历中提取临床表型等方面进行系统综述,表明深度学习方法可以更高效准确地从电子病历数据中提取出临床表型,帮助临床研究人员更好地进行临床试验,提高医疗护理水平。

    Abstract:

    Based on the introduction to the clinical phenotype extraction technique, the paper conducts systematic review on the extraction of clinical phenotype from Electronic Medical Records(EMR) of diabetes by taking advantages of the clinical decision support technique, natural language processing technique and machine learning method, and indicates that the deep learning method can be used to extract clinical phenotype from the EMR data more effectively and accurately, help clinical researchers better conduct clinical tests, and improve the medical care level.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

韦玉芳,施维,尚于娟,等.基于电子病历数据的临床表型提取及其应用进展[J].医学信息学杂志,2017,38(8):6-10

复制
分享
文章指标
  • 点击次数:
  • 下载次数:
  • HTML阅读次数:
  • 引用次数:
历史
  • 收稿日期:
  • 最后修改日期:2017-05-06
  • 录用日期:
  • 在线发布日期: 2017-09-27
  • 出版日期:

扫码关注

官方微信