MedElevator Войти в исследования
← Поиск публикаций

DOI 10.3233/shti251146

Медицинская библиотека · Studies in health technology and informatics · 2025

Leveraging State Machine Models to Develop a Knowledge Summary for Juvenile Sjögren's Disease.

Gomez Grace Felix, Cummins Jonathan, Taylor David, Shen Joanna, Madarapu Sanjana, Kunam Aishwarya, Sankuratri Bala Yadu Vamsi, Vetter Cecelia, Thyvalikakath Thankam

СтатьяПеревод в очереди

Аннотация

Juvenile Sjögren's disease (jSD) is a rare condition with no diagnostic criteria. The study aims to automate information extraction from biomedical texts by a rule-based state machine natural language processing (NLP) model to generate a knowledge summary on jSD. A state machine model was constructed to detect and classify keyterms within nDepth™. Preliminary results are based on processing 2,043 articles with 12,588,356 text lines based on a series of states and transition rules, requiring further validation.

Для цитирования: Gomez Grace Felix, Cummins Jonathan, Taylor David, Shen Joanna, Madarapu Sanjana, Kunam Aishwarya, Sankuratri Bala Yadu Vamsi, Vetter Cecelia, Thyvalikakath Thankam. Leveraging State Machine Models to Develop a Knowledge Summary for Juvenile Sjögren's Disease.. Studies in health technology and informatics. 2025. DOI: 10.3233/shti251146.

Предметные рубрики MeSH

Подготовка и перевод публикации
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

История · было → стало

Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.

Тип публикации указан по данным источника. Уровень доказательности автоматически не присваивается.