Текстовая аналитика для здоровья: Основы клинического НЛП

Данные здравоохранения в подавляющем большинстве своем неструктурированы, заперты в клинических записях, резюме выписки и отчетах врачей. Этот курс, основанный только на тексте, научит вас использовать специализированные службы текстового анализа для извлечения значимых медицинских данных без ручного вмешательства. Вы перейдете от понимания основных методов текстового анализа к настройке и применению моделей обработки естественного языка, специфичных для состояния здоровья. Практикуя с реальными сценариями, вы научитесь определять медицинские термины, сопоставлять их со стандартными клиническими словарями и понимать основные концепции безопасной обработки данных здравоохранения. Что вы узнаете: • Понимание основ клинического НЛП и того, как текстовый анализ обрабатывает неструктурированные медицинские данные • Извлечение ключевых медицинских единиц, таких как диагнозы, лекарства, дозировки и симптомы из клинических текстов • Сопоставление извлеченных терминов со стандартными медицинскими словарями, такими как SNOMED-CT, ICD-10 и RxNorm • Обнаружение отношений между • Определение аспектов утверждения, включая определение того, присутствует ли состояние или отрицается • Применение принципов конфиденциальности для безопасной обработки конфидинационных данных здравоохранения. Начиная с фундаментальной терминологии и медицинских концепций НЛП, этот курс проведет вас через практические механизмы настройки рабочих процессов текстового анализа, анализа образцов клинических записей и интерпретации структурированных выходов. Этот курс предназначен для медицинских работников, аналитиков данных и разработчиков программного обеспечения, которые не знакомы с клинической обработкой естественного языка и не нуждаются в предыдущем опыте машинного обучения. Начните читать сегодня, чтобы раскрыть силу неструктурированных данных здравоохранения.