No.14 医学的知識の抽出

目次 １．はじめに ２．Support Vector Machine(SVM)を用いた医学的知識の抽出 ３．実験 ４．まとめと課題 謝辞 参考文献 １．はじめに 目次 | 次の項目 近年、病院内の情報システム化が進んで大量のデータを蓄積することが可能となりつつある。しかし、現在の情報システムではサブシステム間におけるデータの相互関係が定義されていないので、相互に関連する知識を効率的に抽出することができない。 そこで我々は、様々なデータソースからデータエレメントを抽出し、「RDF（Resource Description Framework）」を用いて各データエレメント間の相互関係を定義することにより、ユーザーに有用な情報を提供するシステムの開発を行っている1)。その一例として、過去のレポートから医学的知識を抽出し、これを用いて入力支援情報を提示することが可能なレポーティングシステムの開発に

[masutaro]

YamCha