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RT @at_ayeaye: ビッグデータからみた循環器疾患の将来. 電子カルテデータを活用したAIホスピタルモデル構築の試み(心臓, 2019) https://t.co/eSZh7deiXR 国循の取り組み. 電カルからAIによる自然言語処理を用い、胸痛浮腫等の症状の有無(…
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入院中に自由記載されたカルテのSOAP記事を使用した(看護記録含む)約2000名/約60万行のカルテを読み込み、米国AHA/ACCの循環器疾患に関する総合的なレジストリPINNACLE registryについては、約400項目のうち約55%は既存の構造化データから自動抽出が可能で、総項目の約95%の抽出が可能－とのこと
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ビッグデータからみた循環器疾患の将来. 電子カルテデータを活用したAIホスピタルモデル構築の試み(心臓, 2019) https://t.co/eSZh7deiXR 国循の取り組み. 電カルからAIによる自然言語処理を用い、胸痛浮腫等の症状の有無(大項目8項目、小項目25項目)の自動抽出、予測因子としての有用性の検討.