Data Processing and Text Mining Technologies on Electronic Medical Records: A Review
المؤلفون المشاركون
Cai, Z.
Sun, Wencheng
Li, Yangyang
Liu, Fang
Fang, Shengqun
Wang, Guoyan
المصدر
Journal of Healthcare Engineering
العدد
المجلد 2018، العدد 2018 (31 ديسمبر/كانون الأول 2018)، ص ص. 1-9، 9ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2018-04-08
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
9
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Currently, medical institutes generally use EMR to record patient’s condition, including diagnostic information, procedures performed, and treatment results.
EMR has been recognized as a valuable resource for large-scale analysis.
However, EMR has the characteristics of diversity, incompleteness, redundancy, and privacy, which make it difficult to carry out data mining and analysis directly.
Therefore, it is necessary to preprocess the source data in order to improve data quality and improve the data mining results.
Different types of data require different processing technologies.
Most structured data commonly needs classic preprocessing technologies, including data cleansing, data integration, data transformation, and data reduction.
For semistructured or unstructured data, such as medical text, containing more health information, it requires more complex and challenging processing methods.
The task of information extraction for medical texts mainly includes NER (named-entity recognition) and RE (relation extraction).
This paper focuses on the process of EMR processing and emphatically analyzes the key techniques.
In addition, we make an in-depth study on the applications developed based on text mining together with the open challenges and research issues for future work.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Sun, Wencheng& Cai, Z.& Li, Yangyang& Liu, Fang& Fang, Shengqun& Wang, Guoyan. 2018. Data Processing and Text Mining Technologies on Electronic Medical Records: A Review. Journal of Healthcare Engineering،Vol. 2018, no. 2018, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1187267
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Sun, Wencheng…[et al.]. Data Processing and Text Mining Technologies on Electronic Medical Records: A Review. Journal of Healthcare Engineering No. 2018 (2018), pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1187267
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Sun, Wencheng& Cai, Z.& Li, Yangyang& Liu, Fang& Fang, Shengqun& Wang, Guoyan. Data Processing and Text Mining Technologies on Electronic Medical Records: A Review. Journal of Healthcare Engineering. 2018. Vol. 2018, no. 2018, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1187267
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1187267
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر