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最近的三个教训应用文本挖掘在医疗事务
2022年9月12日
在我们的工作范围广泛的医务团队,我们已经交付数据,见解和报告使用文本挖掘方法加快项目交付和开启新的发现。betway必威怎么提款这里有三个关键教训我们最近学到的:
- 从问题——在最近的一个项目中,我们开始通过捕获关键问题和评估他们理解这将是最适合自动化自然语言处理(NLP)的见解,这是最好的回答的团队或两者的结合。betway必威怎么提款这给我们更快的结果对所有问题和自然优先选择输出的自动化,允许这些每周更新. .
- 调优的术语——当从文档中提取主题和数据点和文本丰富的来源,我们开始与预先构建的本体和库的条件。这些不断刷新,帮助我们迅速发现和提取我们需要的信息。更精确,我们优化治疗区域特定的术语和概念,帮助我们进一步降低噪声,由于语言的广度和我们使用机器学习的方法,我们可以得到精确的结果没有大型数据集训练。
- 上下文是关键——文本挖掘中的特定主题和术语文档可以强大但标记这些输出与上下文字段进行结果分析富裕得多。举个例子,我们最近提取特定治疗的积极成果在发表的文献和预印,是基于现实的证据来源。伴随着这些提取的话题,我们也提取日期、国家,作者,出版类型、患者概要文件条款和情绪。与所有这些信息来陪核心数据点,我们可以创建一系列从时间序列分析的主题热图帮助团队理解这些关键概念出现,在什么情况下,以及他们如何随时间变化。
在NLP中的应用有巨大的潜在医疗事务,我们很高兴帮助团队要通知他们的策略,计划新的研究和从事医生和患者更有效地由于更多的数据驱动的方法。有关更多信息,联系我们nlp@iqvia.com。
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