MedElevator Войти в исследования
← Поиск публикаций

DOI 10.1016/j.ophtha.2019.06.003

Медицинская библиотека · Ophthalmology · 2019

Natural Language Processing to Quantify Microbial Keratitis Measurements.

Maganti Nenita, Tan Huan, Niziol Leslie M, Amin Sejal, Hou Andrew, Singh Karandeep, Ballouz Dena, Woodward Maria A

СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПеревод пока не подготовлен

Аннотация

A natural language processing (NLP) algorithm to extract microbial keratitis morphology measurements from the electronic health record (EHR) was 75-96% sensitive and 91%-96% specific. NLP accurately extracts data from the corneal exam free-text EHR field.

Для цитирования: Maganti Nenita, Tan Huan, Niziol Leslie M, Amin Sejal, Hou Andrew, Singh Karandeep, Ballouz Dena, Woodward Maria A. Natural Language Processing to Quantify Microbial Keratitis Measurements.. Ophthalmology. 2019. DOI: 10.1016/j.ophtha.2019.06.003.

Предметные рубрики MeSH

Corneal UlcerElectronic Health RecordsEye Infections, BacterialHumansNatural Language ProcessingReproducibility of ResultsSensitivity and Specificity
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.