Natural language processing of electronic health records is superior to billing codes to identify symptom burden in hemodialysis patients.

Symptoms are common in patients on maintenance hemodialysis but identification is challenging. New informatics approaches including natural language processing (NLP) can be utilized to identify symptoms from narrative clinical documentation. Here we utilized NLP to identify seven patient symptoms fr...

Szczegółowa specyfikacja

Zapisane w:
Opis bibliograficzny
Wydane w:Kidney Int
Główni autorzy: Chan, Lili, Beers, Kelly, Yau, Amy, Chauhan, Kinsuk, Duffy, Aine, Chaudhary, Kumardeep, Debnath, Neha, Saha, Aparna, Pattharanitima, Pattharawin, Cho, Judy, Kotanko, Peter, Federman, Alex, Coca, Steven, Van Vleck, Tielman, Nadkarni, Girish N.
Format: Artigo
Język:Inglês
Wydane: 2019
Hasła przedmiotowe:
Article
Dostęp online:https://ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC7001114/
https://ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/31883805
https://ncbi.nlm.nih.govhttp://dx.doi.org/10.1016/j.kint.2019.10.023
Etykiety: Dodaj etykietę
Nie ma etykietki, Dołącz pierwszą etykiete!

Podobne zapisy