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赞助项目

药物补充剂相互作用的发现和探查信息学框架

资助机构:美国国立卫生研究院/ nccih R01 at009457
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主要总体目标是利用信息学方法,以增进对DSIS和研究成果转化到临床实践中通过临床决策支持系统的临床研究。

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术后并发症的实时风险建模创新方法

资助机构:美国国立卫生研究院/ NIGMS R01 gm120079
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这项研究将解决使用实时数据术和新颖的建模方法,手术后并发症的预测目前严峻的挑战。在更广的层面上,这项工作将提高在美国明尼苏达大学的实时临床数据的其他使用情况的更大的临床研究基础设施,以及为实现学习卫生保健系统和实时的病人护理的改善需要同期反馈提供基础设施。

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发现和临床报告的新信息可视化

资助机构:AHRQ R01 hs022085(麦尔登,莫城)
项目日期:09/30 / 2013-09 /二千〇一十七分之二十九
这笔款项的发展,并通过“突出”,从临床文献的重要信息,提高临床文本用户界面设计计算可视化方法,并进行了一项前瞻性临床试验,在EHR工具来突出临床批件新的,非冗余信息。

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资助机构:美国国立卫生研究院/ NIGMS R01 gm102282(刘/帕霍莫夫/徐)
项目日期:04/01 / 2013-03 /二千〇一十八分之三十一
该项目的总体目标是建立一个新的框架,允许使用嵌入在临床叙述了临床和转化研究的临床信息。

Leveraging the EHR to Collect and Analyze Social, Behavioral & Familial Factors

资助机构:美国国立卫生研究院/ NLM R01 lm011364(晨/麦尔登)
项目日期:09/01 / 2012-08 /二千〇一十七分之三十一
该项目的总体目标是开发和评估,其生成与疾病和社会,行为和家庭因素之间的关系,知识的计算方法。

社会和家庭的历史 - 提取,表示和评估(sfhere)网站

美国明尼苏达大学临床和转化科学研究所(CTSI)

这一基础设施奖的主要目标是支持在明尼苏达大学临床与转化研究的机构和社区内变换的研究过程。在NLP-IE组由临床研究者作为资源开发利用的自然语言处理平台。

感兴趣的研究领域

医疗培训评估的文本自动情绪和主题分析

医学研究生住院医师培训和医疗培训等方面日益利用电子系统来评估基于与定量和定性数据定义的训练能力学员的表现,这后来的通常由文字注释。这项工作利用文本挖掘技术来协助医疗教育者在居住的评估分析,以确定发言题目和语句进行情感分析。除了这些技术的验证,这项工作的目的是客观实习成果自动化发现关联。

药物 - 药物相互作用的发现从生物医学文献

DDI是在临床实践中严重关切的问题作为医生努力为客户提供最优质的病人护理。而DDI列表在临床实践中常用的处方时提醒临床,从各种途径得到的许多DDIS并不广为人知。这样的交互可以由科学文献通过信息学方法间接的。这项研究的目的是利用语义MEDLINE的临床数据来发现潜在的DDIS。

从临床记录新与冗余信息识别

在EHR系统,临床医生可以通过创建从以前的笔记“复制和粘贴”文本新钞。此外,一些EHR系统的“拉”之称的信息,如药物清单,既往病史,并直接进入临床笔记记录的其他部分。这导致显著大量的临床文本,使可读性和在这些笔记困难执业医师谁必须使用这些注释信息的心理筛选冗余信息。冗余信息也增加了临床记录长度和去强调重要的新信息,从而将上谁必须阅读和综合这些笔记,谁必须经常在时间有限的临床环境中频繁中断功能的临床医生额外cognative负荷。这项研究的目标是开发定制临床文本,以从电子病历临床笔记识别新的(非冗余)信息的运算方法。

从工作报告中的信息提取

作为医学的一个重要分支,术中涉及的治疗,通过手术方式干预受伤或身体的疾病。各种因素,例如使用的使用的技术,切口长度,或供应(例如,网型,假体)会影响外科患者的治疗效果。外科医生,谁执行与执行程序的专门培训的外科手术,需要确定执行基于可获得的最佳证据的来源访问程序的最佳途径。本研究的目标是提取的信息的技术,仪器,周围从手术报告手术过程建立的方法来有效地提取在一个简洁和容易理解的方式对像概括或使用的二次使用的必要信息的材料,和其它因素此信息用于高通量临床研究。

语义相似性和关联性

识别在生物医学和临床领域语义相似和相关术语在各种自然语言处理(NLP)的任务,如问题回答和信息提取已被证明是有用的。语义相似性和关联性本研究的目的旨在开发利用领域知识包含生物医学主题词表内的方法,如统一的医学语言系统(UMLS)和临床语料库开发新的方法,具体到临床的文字,计算语义相似度和关联和结合语义相似性和关联性成NLP任务。

我们已经开发出了语义相似性和关联性包装:
http://search.cpan.org/dist/umls-similarity

首字母缩写词,缩写和符号的词义消歧

这项研究的目的是制定缩写词的词义消歧(WSD)有效的技术,和符号临床批件,进行有效的医疗NLP系统必不可少的和尚未解决的问题。实现这一关键步骤合作,建立从大量语料的诊断记录上可以基于现有的生物医学资源的整合,并在感官全面的临床意义库存。我们的研究探讨了窗口大小与自动化机器学习技术,包括样本大小,不同特征类型,使用的半且无人监管的技术,技术的贡献和价值,以应对罕见感检测的最小化优化,变化问题和用于与机器学习算法的特征提取取向。

我们的工作包括为符号,用于研究目的使用缩略词/缩写DE-标识的资源: