Клиническое НЛП: Извлечение информации из медицинских текстовых данных

Неструктурированные клинические записи и медицинская литература содержат множество критических медицинских данных, но извлечь эту информацию вручную практически невозможно. Этот курс научит вас использовать современную обработку естественного языка для автоматического расшифровки структурированных данных из текста в свободной форме. Работая с этим письменным руководством, вы перейдете от понимания основных процессов обработки текста к реализации конвейеров извлечения клинической информации. Вы приобретете навыки для идентификации медицинских учреждений, картирования клинических концепций и работы с данными о здоровье с уделением особого внимания конфиденциальности и современным отраслевым стандартам. Что вы узнаете: Понимание основных медицинских концепций и терминологии НЛП перед погружением в анализ клинического текста; Извлечение ключевых клинических единиц, таких как лекарства, дозы, симптомы и диагнозы из неструктурированных записей; Сопоставление извлеченного текста со стандартизированными медицинскими терминологиями и онтологиями; Применение современных моделей, основанных на трансформаторах Внедрять основные методы предварительной обработки текста, адаптированные к шумным, реальным медицинским записям; Навигация по соображениям конфиденциальности, методам де-идентификации и этическим стандартам в обработке медицинских данных. Курс начинается с основных определений и основ текстового представления, затем вы пройдете распознавание объектов, картирование клинических концепций и продвинутые конвейеры трансформаторов. Разработанная для новичков в области анализа здравоохранения, разработчиков программного обеспечения, входящих в пространство медицинских технологий, и энтузиастов данных без предыдущего клинического опыта НЛП, эта программа не требует продвинутых предварительных условий. Начните читать сегодня, чтобы преобразовать неструктурированные клинические рассказы в действенные, структурированные здравоохранения взгляды.