尤其是在有大量“记 病人的病历越长,整理起来就越困难,”(复制粘贴的文本)的情况下。医护人员读完长篇记录后就会感到疲惫,而且在大量重复的文字中很容易遗漏重要内容。
处理非结构化数据的另一种方法是使用 NLP,但这需要训 电报粉丝数据 练有素的模型和人员(或理想情况下是软件)来进行此处理。
将数据从非结构化格式转换为结构化格式
GA:将数据从非结构化格式转换为结构化格式是否会导致医生丢失有关患者护理的关键细节?如果会,这是如何发生的?原因是什么?
SR: 是的,如果你使用算法,这可能会有问题,因为 建议定期清理计算机中不必要 没有算法是完美的。
当我们想要从非结构化数据转换为结构化数据时
我们本质上是在进行所谓的“实体提取”,即提取相关的实验室值、药物、生命体征、医疗服务提供者姓名、诊断等等。
虽然有一些优秀的选择,例如 Amazon Comprehend Medical,但没有完美的算法,有些信息可能会被遗漏。例如,服务提供商可能会拼错一个单词,或者出现拼写错误,忘记 新加坡电话列表 在两个统计数据之间加空格尤其是在有大量“记。