En Metadata udvinding tilgang til kliniske tilfælde rapporter at aktivere avanceret forståelse af biomedicinske begreber

Kliniske tilfælde rapporter (CCRs) er et værdifuldt middel til at dele observationer og indsigt i medicin. Form af disse dokumenter varierer, og deres indhold omfatter beskrivelser af talrige, Roman sygdom præsentationer og behandlinger. Hidtil, er tekstdata inden for CCRs i vid udstrækning ustruktureret, der kræver betydelige menneskelige og beregningsmæssige indsats for at gøre disse oplysninger nyttige for dybtgående analyse. I denne protokol beskriver vi metoder til at identificere metadata svarer til specifikke biomedicinsk begreber ofte observeret inden for CCRs. Vi leverer en metadataskabelon som en guide til dokument anmærkning, erkender, at pålægge struktur på CCRs kan være fulgt af kombinationer af manuelle og automatiske indsats. Tilgang præsenteres her er relevante for tilrettelæggelsen af koncept-relaterede tekst fra store litteratur corpus (fx tusindvis af CCRs), men kan være let tilpasses til at lette mere fokuseret opgaver eller lille sæt af rapporter. Den resulterende struktureret tekstdata omfatter tilstrækkelige semantiske sammenhæng for at støtte en bred vifte af efterfølgende tekst analyse arbejdsprocesser: meta-analyser til at bestemme, hvordan at maksimere CCR detaljer, epidemiologiske undersøgelser af sjældne sygdomme, og udviklingen af modeller for Medicinsk sprog kan alle gøres mere gennemførlige og administrerbare ved hjælp af struktureret tekstdata.