• 文献检索
  • 文档翻译
  • 深度研究
  • 学术资讯
  • Suppr Zotero 插件Zotero 插件
  • 邀请有礼
  • 套餐&价格
  • 历史记录
应用&插件
Suppr Zotero 插件Zotero 插件浏览器插件Mac 客户端Windows 客户端微信小程序
定价
高级版会员购买积分包购买API积分包
服务
文献检索文档翻译深度研究API 文档MCP 服务
关于我们
关于 Suppr公司介绍联系我们用户协议隐私条款
关注我们

Suppr 超能文献

核心技术专利:CN118964589B侵权必究
粤ICP备2023148730 号-1Suppr @ 2026

文献检索

告别复杂PubMed语法,用中文像聊天一样搜索,搜遍4000万医学文献。AI智能推荐,让科研检索更轻松。

立即免费搜索

文件翻译

保留排版,准确专业,支持PDF/Word/PPT等文件格式,支持 12+语言互译。

免费翻译文档

深度研究

AI帮你快速写综述,25分钟生成高质量综述,智能提取关键信息,辅助科研写作。

立即免费体验

卢希2010年:健康文档文本与数据挖掘特刊。

Louhi 2010: Special issue on Text and Data Mining of Health Documents.

作者信息

Dalianis Hercules, Hassel Martin, Velupillai Sumithra

机构信息

Department of Computer and System Sciences, (DSV) Stockholm University Forum 100, 164 40 Kista, Sweden.

出版信息

J Biomed Semantics. 2011;2 Suppl 3(Suppl 3):I1. doi: 10.1186/2041-1480-2-S3-I1. Epub 2011 Jul 14.

DOI:10.1186/2041-1480-2-S3-I1
PMID:21992545
原文链接:https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC3194172/
Abstract

The papers presented in this supplement focus and reflect on computer use in every-day clinical work in hospitals and clinics such as electronic health record systems, pre-processing for computer aided summaries, clinical coding, computer decision systems, as well as related ethical concerns and security. Much of this work concerns itself by necessity with incorporation and development of language processing tools and methods, and as such this supplement aims at providing an arena for reporting on development in a diversity of languages. In the supplement we can read about some of the challenges identified above.

摘要

本增刊中发表的论文聚焦并反映了计算机在医院和诊所日常临床工作中的应用,如电子健康记录系统、计算机辅助摘要的预处理、临床编码、计算机决策系统,以及相关的伦理问题和安全性。这项工作在很大程度上必然涉及语言处理工具和方法的整合与开发,因此本增刊旨在提供一个平台,用于报道多种语言的发展情况。在增刊中,我们可以了解到上述一些已确定的挑战。

相似文献

1
Louhi 2010: Special issue on Text and Data Mining of Health Documents.卢希2010年:健康文档文本与数据挖掘特刊。
J Biomed Semantics. 2011;2 Suppl 3(Suppl 3):I1. doi: 10.1186/2041-1480-2-S3-I1. Epub 2011 Jul 14.
2
Louhi 2014: Special issue on health text mining and information analysis.卢希2014年:健康文本挖掘与信息分析特刊。
BMC Med Inform Decis Mak. 2015;15 Suppl 2(Suppl 2):S1. doi: 10.1186/1472-6947-15-S2-S1. Epub 2015 Jun 15.
3
Text Mining in Biomedical Domain with Emphasis on Document Clustering.生物医学领域中的文本挖掘,重点在于文档聚类
Healthc Inform Res. 2017 Jul;23(3):141-146. doi: 10.4258/hir.2017.23.3.141. Epub 2017 Jul 31.
4
Using text-mining techniques in electronic patient records to identify ADRs from medicine use.利用电子病历中的文本挖掘技术从药物使用中识别药物不良反应。
Br J Clin Pharmacol. 2012 May;73(5):674-84. doi: 10.1111/j.1365-2125.2011.04153.x.
5
Extracting information from textual documents in the electronic health record: a review of recent research.从电子健康记录中的文本文件提取信息:近期研究综述
Yearb Med Inform. 2008:128-44.
6
Overview of the BioCreative III Workshop.第三届生物创意研讨会概述。
BMC Bioinformatics. 2011 Oct 3;12 Suppl 8(Suppl 8):S1. doi: 10.1186/1471-2105-12-S8-S1.
7
Applying language technology to nursing documents: pros and cons with a focus on ethics.将语言技术应用于护理文档:利弊分析,重点关注伦理问题。
Int J Med Inform. 2007 Oct;76 Suppl 2:S293-301. doi: 10.1016/j.ijmedinf.2007.05.006. Epub 2007 Jun 28.
8
Auto-selection of DRG codes from discharge summaries by text mining in several hospitals: analysis of difference of discharge summaries.多家医院通过文本挖掘从出院小结中自动选择疾病诊断相关分组(DRG)编码:出院小结差异分析
Stud Health Technol Inform. 2010;160(Pt 2):1020-4.
9
BT-Nurse: computer generation of natural language shift summaries from complex heterogeneous medical data.BT 护士:从复杂的异类医学数据中生成自然语言转换摘要的计算机。
J Am Med Inform Assoc. 2011 Sep-Oct;18(5):621-4. doi: 10.1136/amiajnl-2011-000193. Epub 2011 Jul 1.
10
Detecting substance-related problems in narrative investigation summaries of child abuse and neglect using text mining and machine learning.使用文本挖掘和机器学习检测儿童虐待和忽视的叙事调查报告中的物质相关问题。
Child Abuse Negl. 2019 Dec;98:104180. doi: 10.1016/j.chiabu.2019.104180. Epub 2019 Sep 12.

引用本文的文献

1
Louhi 2014: Special issue on health text mining and information analysis.卢希2014年:健康文本挖掘与信息分析特刊。
BMC Med Inform Decis Mak. 2015;15 Suppl 2(Suppl 2):S1. doi: 10.1186/1472-6947-15-S2-S1. Epub 2015 Jun 15.

本文引用的文献

1
Reliability and type of consumer health documents on the World Wide Web: an annotation study.万维网上消费者健康文档的可靠性及类型:一项注释研究。
J Biomed Semantics. 2011;2 Suppl 3(Suppl 3):S5. doi: 10.1186/2041-1480-2-S3-S5. Epub 2011 Jul 14.
2
MedEval - A Swedish medical test collection with doctors and patients user groups.MedEval - 一个针对医生和患者用户群体的瑞典医学测试集。
J Biomed Semantics. 2011;2 Suppl 3(Suppl 3):S4. doi: 10.1186/2041-1480-2-S3-S4. Epub 2011 Jul 14.
3
Negation detection in Swedish clinical text: An adaption of NegEx to Swedish.瑞典临床文本中的否定检测:NegEx对瑞典语的适应性调整。
J Biomed Semantics. 2011;2 Suppl 3(Suppl 3):S3. doi: 10.1186/2041-1480-2-S3-S3. Epub 2011 Jul 14.
4
A cascade of classifiers for extracting medication information from discharge summaries.用于从出院小结中提取用药信息的分类器级联。
J Biomed Semantics. 2011;2 Suppl 3(Suppl 3):S2. doi: 10.1186/2041-1480-2-S3-S2. Epub 2011 Jul 14.
5
Characteristics of Finnish and Swedish intensive care nursing narratives: a comparative analysis to support the development of clinical language technologies.芬兰和瑞典重症监护护理叙事的特点:支持临床语言技术发展的比较分析
J Biomed Semantics. 2011;2 Suppl 3(Suppl 3):S1. doi: 10.1186/2041-1480-2-S3-S1. Epub 2011 Jul 14.
6
Extraction and mapping of drug names from free text to a standardized nomenclature.从自由文本中提取药物名称并将其映射到标准化命名法。
AMIA Annu Symp Proc. 2007 Oct 11;2007:438-42.
7
Extracting information from textual documents in the electronic health record: a review of recent research.从电子健康记录中的文本文件提取信息:近期研究综述
Yearb Med Inform. 2008:128-44.
8
A simple algorithm for identifying negated findings and diseases in discharge summaries.一种用于识别出院小结中否定性检查结果和疾病的简单算法。
J Biomed Inform. 2001 Oct;34(5):301-10. doi: 10.1006/jbin.2001.1029.
9
Using medical language processing to support real-time evaluation of pneumonia guidelines.利用医学语言处理技术支持肺炎指南的实时评估。
Proc AMIA Symp. 2000:235-9.