EHR-HGCN : Une Approche Hybride Améliorée pour la Classification de Texte Utilisant des Réseaux de Convolution de Graphes Hétérogènes dans les Dossiers de Santé Électroniques

EHR-HGCN : Une Approche Hybride Améliorée pour la Classification de Texte Utilisant des Réseaux de Convolution de Graphes Hétérogènes dans les Dossiers de Santé Électroniques

Sciences de l'information, Informatique, Intelligence artificielle,
Dossiers de Santé Électroniques   Réseaux de Convolution de Graphes Hétérogènes   Classification de Texte   Traitement du Langage Naturel   Apprentissage Profond  

EHR-HGCN : une nouvelle méthode hybride de réseau de convolution de graphes hétérogènes pour la classification de textes de dossiers de santé électroniques Introduction au contexte académique Avec le développement rapide du traitement du langage naturel (NLP), la classification de texte est devenue une direction de recherche importante dans ce doma...

Les signatures des dossiers de santé électroniques identifient les patients non diagnostiqués atteints de la maladie d'immunodéficience variable commune

Les signatures des dossiers de santé électroniques identifient les patients non diagnostiqués atteints de la maladie d'immunodéficience variable commune

Médecine, Rhumatologie et immunologie, Santé environnementale et publique,
Immunodéficience Variable Commune   Dossiers de Santé Électroniques   Algorithme d'Apprentissage Automatique   Système Immunitaire   Diagnostic de Maladie   Intelligence Artificielle   Phénotype  

Identification des patients non diagnostiqués atteints de formes courantes d’immunodéficience par les caractéristiques des dossiers de santé électroniques Johnson et al. ont récemment publié un article intitulé « Electronic health record signatures identify undiagnosed patients with common variable immunodeficiency disease » dans Science Translatio...