Geschick Extrahieren Sie codierte Informationen von Free Text Chirurgical Pathology-Berichte
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Geschick Ranking & Zusammenfassung

Geschick Stichworte

Extraktion Extraktor Extrakt Daten extrahieren Informationsabzug Pathologiebericht

Geschick Beschreibung

Krebs- oder Krebs-Textinformation-Extraktionssystem ist ein Projekt, das auf zwei wichtige Herausforderungen der Bioinformatik konzentriert ist. Die Probleme, die zuverlässig sind, beziehen sich auf die Informationstaubung aus freiem Text und Zugang zu Gewebe. Insbesondere hat Kategorien drei Hauptziele: · Extrahieren Sie codierte Informationen von Free Text Chirurgical Pathology-Berichte (SPRS) mit kontrollierten Terminologien, um CABIG-kompatible Datenstrukturen aufzufüllen. · Forscher zur Verfügung stellen, um abzufragen, zu fragen, zu stöbern und auf Anweisungen für kommentierte Gewebedaten und physisches Material in einem Netzwerk von Verbundquellen zu schaffen. Mit Kategorien fungiert der SPR als Locator für Geweberessourcen. · Pionierforschung für verteilte Textinformationxtraktion im Rahmen von CABIG. Haupteigenschaften: Codierfunktionen: Semantisch codiert Text mit Konzepten aus dem NCI-Metatesaurus. klassifiziert codierte Konzepte als Diagnose, Verfahren oder Organtyp. verwendet einen eingebauten Negations-Motor, um explizite Negation in Text zu ermitteln. Suchfunktionen: unterstützt konzeptbasierte Suchvorgänge. Neben der Rücksendung der Ergebnisse, die die Suchbegriffe enthalten, gibt konzeptbasierte Suchbegriffe auch Ergebnisse, die Synonyme der Suchbegriffe enthalten. unterstützt die Suche nach negierten Konzepten. Für z.B. Sie können nach "Negated Adenocarzinom" suchen, was die Ergebnisse zurückgibt, die eine explizite Negation für Adenokarzinom hatten. I.E. Anweisungen wie "keine Beweise für Adenokarzinom" oder "Adenocarzinom nicht gefunden" müssen im Bericht vorhanden sein. unterstützt zeitliche Abfragen. Für z.B. Sie können sich für Patienten abfragen, die keinen Hinweis auf Thyrotroph-Adenome hatten, wobei weniger als 3 Jahre vor der Diagnose mit Gehirnhämangioma diagnostiziert wurden verfügt über ein eindeutiges grafisches Abfrage-Modellierwerkzeug, um komplexe Abfragen einfach zu formulieren. verwendet Ontologie-Informationen, um die Suchergebnisse zu verbessern. Für. z.B. Die Suche nach "Vaskulitis" wird Berichte mit allen Untertypen der Vaskulitis zurückgeben, auch wenn das Wort "Vaskulitis" im Bericht nicht vorhanden ist. Limit sucht nach innen in bestimmten Abschnitten des Berichts. unterstützt das Markieren von Berichten und sucht dann nach Berichten mit bestimmten Tags. Andere Funktionen: Caties Screenshot Caties Screenshot (Klicken, um größeres Bild zu öffnen) Kategorien sind offene Quelle. kann Daten aus HL7-Dateien importieren. desidentifisiert den Text, der den HIPAA-Bestimmungen unter Verwendung von De-Identifier-Programmen von Drittanbietern entspricht. Es hat einen reichen dicken Client, der online über Java Webstart erreichbar ist. Es verwendete sichere Verschlüsselungsprotokolle, um alle Kommunikationen zu schützen. Fähigkeit, starke Kennwörter zu verwenden und alle Suchaktivitäten für Auditszwecke zu protokollieren. unterstützt für Tissue Banking und ehrliche Brokeroperationen. unterstützt mehrere Kategorienknoten über Organisationen. Voll integrierter Unterstützung für

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