| dc.contributor.author | Бичко, Дмитро | uk |
| dc.contributor.author | Шендрик, Віра | uk |
| dc.contributor.author | Парфененко, Юлія | uk |
| dc.date.accessioned | 2020-12-01T15:36:14Z | |
| dc.date.available | 2020-12-01T15:36:14Z | |
| dc.date.issued | 2020 | |
| dc.identifier.citation | Бичко Дмитро Обробка слабоструктурованих текстових даних клінічних протоколів для системи підтримки прийняття медичних рішень [Текст] / Д. Бичко, В. Шендрик, Ю. Парфененко // Proceedings of the XII International scientific-practical conference«INTERNET-EDUCATION-SCIENCE» (IES-2020), Ukraine, Vinnytsia, 26-29 May 2020. – Vinnytsia : VNTU, 2020. – С. 197–198. | uk |
| dc.identifier.isbn | 978-966-641-797-1 | |
| dc.identifier.uri | http://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/30912 | |
| dc.description.abstract | Розглянуто підхід до обробки слабоструктурованих текстових даних клінічних протоколів,
що зберігаються та розповсюджуються у вигляді файлів у pdf-форматі. У ході роботи вирішено
задачу первинної обробки даних клінічних протоколів на прикладі уніфікованого клінічного
протоколу первинної, вторинної (спеціалізованої) та третинної (високоспеціалізованої) медичної
допомоги. Розроблено метод обробки текстів клінічних протоколів для створення чіткої
структури симптомів хвороби та видобування даних при прийнятті медичних рішень. | uk |
| dc.description.abstract | An approach to processing poorly structured clinical protocol text data stored and disseminated
as pdf files is considered. In the course of the work, the problem of primary processing of clinical
protocol data was solved by the example of a unified clinical protocol of primary, secondary (specialized)
and tertiary (highly specialized) medical care. A method for processing the texts of clinical protocols to
create a clear structure of the symptoms of the disease and extract data when making medical decisions. | en |
| dc.language.iso | uk_UA | uk_UA |
| dc.publisher | ВНТУ | uk |
| dc.relation.ispartof | Proceedings of the XII International scientific-practical conference«INTERNET-EDUCATION-SCIENCE» (IES-2020), Ukraine, Vinnytsia, 26-29 May 2020 : 197-198. | en |
| dc.title | Обробка слабоструктурованих текстових даних клінічних протоколів для системи підтримки прийняття медичних рішень | uk |
| dc.type | Thesis | |
| dc.identifier.udc | 004.421.6 | |
| dc.relation.references | Jensen K, Soguero-Ruiz C, Oyvind MK, Lindsetmo R, Kouskoumvekaki I, Girolami
M, et al. Analysis of free text in electronic health records for identification of cancer patient
trajectories. Sci Rep 2017 Dec 07;7:46226 | en |
| dc.relation.references | Patel R, Lloyd T, Jackson R, Ball M, Shetty H, Broadbent M. et al. Mood instability is
a common feature of mental health disorders and is associated with poor clinical outcomes.
BMJ Open 2015; 05 (05) e007504. | en |
| dc.relation.references | Wi CI, Sohn S, Rolfes MC, Seabright A, Ryu E, Voge G, et al. Application of a
natural language processing algorithm to asthma ascertainment. An automated chart review. Am
J Resp Crit Care Med. (2017) 196:430–7. doi: 10.1164/rccm.201610-2006OC | en |
| dc.relation.references | Afzal N, Sohn S, Abram S, Scott CG, Chaudhry R, Liu H, et al. Mining peripheral
arterial disease cases from narrative clinical notes using natural language processing. J Vasc
Surg 2017 Dec;65(6):1753-1761 | en |
| dc.relation.references | Kung R, Ma A, Dever JB, et al. Mo1043 a natural language processing algorithm for
identification of patients with cirrhosis from electronic medical records. Gastroenterology.
2015;148:1071–1072. | en |
