臨床症例を有効にするためのメタデータ抽出アプローチ先端医学の概念の理解
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2018年9月20日
DOI :10.3791/58392-v
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John Harry Caufield1,2 , David A. Liem1,2,3 , Anders O. Garlid1,2 , Yijiang Zhou4 , Karol Watson1,3 , Alex A. T. Bui1,5,6,7 , Wei Wang1,7,8,9 , Peipei Ping1,2,3,7,8
1The NIH BD2K Center of Excellence in Biomedical Computing, University of California, Los Angeles, 2Department of Physiology, University of California, Los Angeles, 3Department of Medicine/Cardiology, University of California, Los Angeles, 4Department of Cardiology, First Affiliated Hospital, Zhejiang University School of Medicine, 5Department of Radiological Sciences, University of California, Los Angeles, 6Department of Bioengineering, University of California, Los Angeles, 7Scalable Analytics Institute (ScAi), University of California, Los Angeles, 8Department of Bioinformatics, University of California, Los Angeles, 9Department of Computer Science, University of California, Los Angeles
プロトコルや臨床事例研究の医学の概念を説明するテキストの抽出のための関連するメタデータ テンプレートを紹介しています。このプロトコルを介して生成された構造化されたテキスト値は、臨床の物語の何千もの深い分析をサポートできます。
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Title
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Medical Content
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Results: Representative CCR (Clinical Case Report) Annotations
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Conclusion
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