这就是SMART Text2FHIR管道

科学领域:

• 医疗信息学 医疗信息学
• 自然语言处理自然语言处理.
• 临床数据的互操作性

背景情况:

• 临床笔记包含有价值的非结构化数据.
• 提取和结构化这些数据对于研究和公共卫生至关重要.
• 现有的数据提取和互操作的方法可能是复杂和昂贵的.

研究的目的:

• 开发一个开源,免费,易于部署的高吞吐量自然语言处理 (NLP) 模块.
• 从临床笔记中提取概念.
• 将这些概念映射到快速医疗互操作性资源 (FHIR).

主要方法:

• 使用了Apache cTAKES,这是一个流行的开源NLP工具.
• 开发了FHIR资源,用于否定和NLP采购的修饰器扩展.
• 包含了概念来源的扩展.

主要成果:

• 智能文本2FHIR管道是一个开源工具.
• 它可以通过标准的包管理器和容器图像.
• 能够有效地将临床文本转换为FHIR.

结论:

• 智能Text2FHIR管道促进了数据流动性和数据传输的共同语言.
• 该框架支持关键的公共卫生和临床研究用例.
• 未来的工作包括扩大NLP概念映射和整合额外的NLP工具.