Text2DT:面向临床诊疗文本的决策规则抽取技术
作者:
作者单位:

(1.华东师范大学 上海 200062;2.哈尔滨工业大学(深圳)鹏城实验室 深圳 518055)

作者简介:

李文锋,硕士研究生,发表论文2篇;通信作者:王晓玲,博士,教授,发表论文160余篇。

通讯作者:

中图分类号:

R-058

基金项目:

国家重点研发计划资助“开放域舆情风险识别、预警与处置”(项目编号:2021YFC3340700);国家自然科学基金资助项目“融合介观尺度知识表征的认知机器学习理论与方法”(项目编号:62136002)。


Text2DT:Decision Rule Extraction Technology for Clinical Medical Texts
Author:
Affiliation:

(1. East China Normal University, Shanghai 200062, China; 2.Peng Cheng Laboratory, Harbin Institute of Technology, Shenzhen 518055, China)

Fund Project:

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    摘要:

    为解决目前诊疗决策树构建依赖于耗时费力的专家注释的问题,提出一个全新的信息抽取任务——从临床诊疗文本中自动抽取诊疗决策树,并构建学界第1个从临床诊疗文本到诊疗决策树的数据集,为未来诊疗决策树的自动抽取奠定基础。

    Abstract:

    In order to solve the problem that the construction of medical decision tree relies on time-consuming and laborious annotations, a new information extraction task is proposed——automatic extraction of medical decision tree from clinical diagnosis and treatment texts, and the first dataset from clinical diagnosis and treatment text to medical decision tree is constructed, which lays a foundation for automatic extraction of medical decision tree in the future.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

李文锋,朱威,王晓玲,等. Text2DT:面向临床诊疗文本的决策规则抽取技术[J].医学信息学杂志,2022,43(12):16-22

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  • 收稿日期:
  • 最后修改日期:2022-11-08
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  • 在线发布日期: 2023-01-29
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