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RNTI

MODULAD
Évaluation des améliorations de prédiction d’hospitalisation par l’ajout de connaissances métier aux dossiers médicaux
In EGC 2019, vol. RNTI-E-35, pp.249-254
Résumé
Les dossiers médicaux électroniques (DME) contiennent des informa-
tions essentielles sur les différents épisodes symptomatiques qu’un patient a su-
bis. Cependant, les connaissances disponibles à travers ces enregistrements res-
tent limitées : les attributs extractibles à partir de ces textes pour un algorithme
d’apprentissage ne contiennent pas toutes les informations implicites connues
par un expert. Afin d’évaluer et de pallier ce problème, nous avons étudié l’im-
pact de l’augmentation des textes et des informations textuelles en provenance
des DMEs par des annotations ontologiques générées automatiquement à partir
de leur analyse afin d’enrichir en amont les représentations vectorielles utilisées
ensuite par des algorithmes d’apprentissage.