EXTRAE: EXTRacción de Asociaciones entre Enfermedades y otros conceptos médicos
Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem:
http://hdl.handle.net/10045/96624
Título: | EXTRAE: EXTRacción de Asociaciones entre Enfermedades y otros conceptos médicos |
---|---|
Título alternativo: | EXTRAE: EXTRaction of Associations between Diseases and Other Medical Concepts |
Autor/es: | Araujo Serna, Lourdes | Martínez Romo, Juan | Duque Fernández, Andrés | López Ostenero, Fernando | Sanchez de Madariaga, Ricardo | Muñoz Carrero, Adolfo | Pascual Carrasco, Mario |
Palabras clave: | Dominio médico | Extracción de información | Reglas de asociación | Medical domain | Information extraction | Association rules |
Área/s de conocimiento: | Lenguajes y Sistemas Informáticos |
Fecha de publicación: | sep-2019 |
Editor: | Sociedad Española para el Procesamiento del Lenguaje Natural |
Cita bibliográfica: | Procesamiento del Lenguaje Natural. 2019, 63: 171-174. doi:10.26342/2019-63-23 |
Resumen: | El propósito de este proyecto es investigar en la mejora de las técnicas de extracción de Reglas de Asociación (RA) entre enfermedades, o entre enfermedades y otros conceptos médicos. Estas reglas permiten representar el conocimiento médico subyacente a un conjunto de Historias Clínica Electrónica (HCE). Concretamente nos planteamos explorar técnicas semisupervisadas que nos permitan alcanzar resultados equiparables a los de las técnicas supervisadas con una mínima supervisión. El proyecto se propone realizar avances significativos en la selección de reglas de asociación relevantes en el dominio de la salud, que pueden tener una alta aplicabilidad en la ayuda al diagnóstico y en la prevención de enfermedades. | This project aims to improve the techniques for extracting Association Rules (AR) between diseases, or between diseases and other medical concepts. These rules allow the representation of medical knowledge underlying a set of Electronic Medical Records (EHR). Particularly, we plan to explore semi-supervised techniques that allow us to achieve similar results to those obtained using supervised techniques, but requiring minimal supervision. The project intends to make significant progress in the selection of relevant AR, which may be applied in the health domain for developing diagnostic help systems, or for disease prevention. |
Patrocinador/es: | Este trabajo ha sido parcialmente financiado por los proyectos EXTRAE (IMIENS 2017) y PROSA-MED (TIN2016-77820-C3-2-R). |
URI: | http://hdl.handle.net/10045/96624 |
ISSN: | 1135-5948 |
DOI: | 10.26342/2019-63-23 |
Idioma: | spa |
Tipo: | info:eu-repo/semantics/article |
Derechos: | © Sociedad Española para el Procesamiento del Lenguaje Natural |
Revisión científica: | si |
Versión del editor: | https://doi.org/10.26342/2019-63-23 |
Aparece en las colecciones: | Procesamiento del Lenguaje Natural - Nº 63 (2019) |
Archivos en este ítem:
Archivo | Descripción | Tamaño | Formato | |
---|---|---|---|---|
PLN_63_23.pdf | 759,85 kB | Adobe PDF | Abrir Vista previa | |
Todos los documentos en RUA están protegidos por derechos de autor. Algunos derechos reservados.