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首页> 美国卫生研究院文献>JCO Clinical Cancer Informatics >Efficient and Accurate Extracting of Unstructured EHRs on Cancer Therapy Responses for the Development of RECIST Natural Language Processing Tools: Part I the Corpus
【2h】

Efficient and Accurate Extracting of Unstructured EHRs on Cancer Therapy Responses for the Development of RECIST Natural Language Processing Tools: Part I the Corpus

机译：高效准确地提取非结构化EHR对RECIST自然语言处理工具开发的癌症治疗反应：第一部分语料库

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摘要

Electronic health records (EHRs) are created primarily for nonresearch purposes; thus, the amounts of data are enormous, and the data are crude, heterogeneous, incomplete, and largely unstructured, presenting challenges to effective analyses for timely, reliable results. Particularly, research dealing with clinical notes relevant to patient care and outcome is seldom conducted, due to the complexity of data extraction and accurate annotation in the past. RECIST is a set of widely accepted research criteria to evaluate tumor response in patients undergoing antineoplastic therapy. The aim for this study was to identify textual sources for RECIST information in EHRs and to develop a corpus of pharmacotherapy and response entities for development of natural language processing tools.
机译：电子健康记录（EHR）的创建主要是出于非研究目的;因此，数据量巨大，并且数据是原始的，异构的，不完整的并且很大程度上是非结构化的，这对有效分析的及时性和可靠性提出了挑战。特别地，由于过去数据提取和精确注释的复杂性，很少进行与患者护理和结果相关的临床笔记的研究。 RECIST是一套广泛接受的研究标准，用于评估接受抗肿瘤治疗的患者的肿瘤反应。这项研究的目的是确定EHR中RECIST信息的文本来源，并开发用于自然语言处理工具开发的药物治疗和应答实体语料库。

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