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挖掘电子健康记录以识别医院不良事件。

Text mining electronic health records to identify hospital adverse events.

作者信息

Gerdes Lars Ulrik, Hardahl Christian

机构信息

Centre for Quality, Region of Southern Denmark, Denmark.

出版信息

Stud Health Technol Inform. 2013;192:1145.

PMID:23920919
Abstract

Manual reviews of health records to identify possible adverse events are time consuming. We are developing a method based on natural language processing to quickly search electronic health records for common triggers and adverse events. Our results agree fairly well with those obtained using manual reviews, and we therefore believe that it is possible to develop automatic tools for monitoring aspects of patient safety.

摘要

人工查阅健康记录以识别可能的不良事件非常耗时。我们正在开发一种基于自然语言处理的方法,以便快速在电子健康记录中搜索常见触发因素和不良事件。我们的结果与通过人工查阅获得的结果相当吻合,因此我们相信开发用于监测患者安全方面的自动工具是有可能的。

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