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ACL基于 LLM 的部分识别在开源方面表现出色，但在现实世界应用中遇到困难
使用大型语言模型（LLMs）对电子健康记录（EHR）中的相关章节标题进行识别，发现 GPT-4 在零和少数样本情况下均能有效解决问题，并且在分段方面表现明显优于现有方法。然而，对于一个更难的真实世界数据集，GPT-4 难以表现良好，因此需要
PDF2 months ago
复制递归神经网络结构网络
提出了一种利用复制递归神经网络（RNN）结构的路径生成器和路径判别器进行疾病分类的粗到细的 ICD 路径生成框架（CRNNet），在识别并发症时具有更高的效率，57.30％的复杂疾病预测比现有技术和以前的方法表现更好，同时通过消融研究证明了
PDFa year ago
ReDWINE：具有文本分析能力的临床数据贮存库，促进康复研究
开发了一个名为 ReDWINE 的临床研究数据管理系统，将收集自 UPMC 健康护理系统的康复相关 EHR 数据转化为 OMOP 共同数据模型 (ODM)，可帮助进行康复研究，缩短调查员汇总、协调、清理和分析多个来源的数据所需的时间和努力。
PDFa year ago
大规模本体化健康系统数据：实现转化性发现
介绍了一种将 OMOP 词汇表映射到 OBO 本体论的算法 OMOP2OBO，可以帮助系统地识别从基因测试中受益的难以诊断的患者，从而促进了基于 EHR 的深度表型分析。
PDF2 years ago
NEAR: 临床概念命名实体和属性识别
本研究提出了三种结构以实现多标签的命名实体识别，这三种方法是 BiLSTM n-CRF、BiLSTM-CRF-Smax-TF 和 BiLSTM n-CRF-TF。通过评估在 i2b2/VA 2010 和 i2b2 2012 共享任务数据集上
PDF2 years ago
电子健康记录中基于远程监督的医学实体自动识别技术
本文提出了一种新的医学实体抽取方法 —— 利用预训练的 transformer 模型，将电子健康记录作为单步多标签分类任务进行边缘微调，无需人工干预，达到了人类级别的分类质量。
PDF2 years ago