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基于电子病历数据的临床表型提取及其应用进展
  • ISSN号:1673-6036
  • 期刊名称:《医学信息学杂志》
  • 时间:0
  • 分类:R-056[医药卫生]
  • 作者机构:南通大学医学信息学系,南通226001
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(项目编号:81501559); 江苏省高校自然科学研究项目(项目编号:15KJB310015,14KJB310014); 南通市自然科学计划项目(项目编号:MS12015105); 南通大学自然科学类科研基金前期预研项目(项目编号:14ZY021);南通大学研究生创新训练计划项目(项目编号:YKC16072);南通大学自然科学科研基金项目(项目编号:15Z04)
中文摘要:

在介绍临床表型提取技术的基础上,利用临床决策支持技术、自然语言处理技术和机器学习方法,就从糖尿病相关电子病历中提取临床表型等方面进行系统综述,表明深度学习方法可以更高效准确地从电子病历数据中提取出临床表型,帮助临床研究人员更好地进行临床试验,提高医疗护理水平。

英文摘要:

Based on the introduction to the clinical phenotype extraction technique, the paper conducts systematic review on the extraction of clinical phenotype from Electronic Medical Records( EMR) of diabetes by taking advantages of the clinical decision support technique, natural language processing technique and machine learning method, and indicates that the deep learning method can be used to extract clinical phenotype from the EMR data more effectively and accurately, help clinical researchers better conduct clinical tests,and improve the medical care level.

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期刊信息
  • 《医学信息学杂志》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中华人民共和国卫生和计划生育委员会
  • 主办单位:中国医学科学院
  • 主编:钱庆
  • 地址:北京朝阳区雅宝路3号
  • 邮编:100020
  • 邮箱:
  • 电话:010-52328673/4/1
  • 国际标准刊号:ISSN:1673-6036
  • 国内统一刊号:ISSN:11-5447/R
  • 邮发代号:2-664
  • 获奖情况:
  • RCCSE中国核心学术期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),美国剑桥科学文摘,中国中国科技核心期刊
  • 被引量:6911