Abstract
Medicine
임상 사례 보고서 (CCRs)는 관찰과 의학에 대 한 통찰력을 공유 하는 귀중 한 수단입니다. 이러한 문서 형태의 변화, 그리고 그들의 내용 설명을 포함, 수많은 새로운 질병의 프레 젠 테이 션 및 치료. 지금까지, CCRs 내의 텍스트 데이터 크게 구조적, 심층 분석에 대 한 유용한 이러한 데이터를 렌더링 하는 데 중요 한 인간과 전산 노력을 필요로지 않습니다. 이 프로토콜에서 우리는 자주 CCRs 내 관찰 특정 생물 의학 개념에 해당 하는 메타 데이터를 식별 하기 위한 방법을 설명 합니다. 제공 메타 데이터 템플릿을 가이드로 문서 주석, 그 CCRs에 구조를 부과 수 있습니다 의해 추구 조합 수동 및 자동 인식 합니다. 여기에 제시 된 접근 큰 문학 모음 (예를 들어, 수천의 CCRs)의 개념 관련 텍스트의 조직 적합 하지만 더 초점 맞춘된 작업 보고서의 작은 세트를 촉진 하기 위하여 쉽게 적용할 수 있습니다. 결과 구조화 된 텍스트 데이터는 다양 한 후속 텍스트 분석 워크플로우를 지원 하기 위해 충분 한 의미 맥락을 포함: CCR을 극대화 하는 방법을 결정 하는 메타-분석 세부 사항, 희귀 질환의 역학 연구의 모델의 개발 의료 언어 모두 만들 수 있습니다 더 실현 가능 하 고 구조화 된 텍스트 데이터를 사용 하 여 관리.
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