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Descubrimiento de Conocimiento en Historias Clínicas mediante Minería de Texto

机译：通过文本挖掘发现病历中的知识

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Las instituciones clínicas presentan una alta generación de datos no estructurados tanto en el registro de procedimientos en texto libre por parte del personal médico, como por las imágenes y videos generados por las ayudas diagnósticas. En este trabajo se plantea un proceso de descubrimiento de conocimiento en el texto no estructurado de las historias clínicas del área de traumatología del Hospital San Vicente Fundación mediante minería de texto. Para el estudio se aplicaron técnicas de preparación de texto como eliminación de palabras no relevantes, sustitución de términos, eliminación de acentos y derivación de palabras. Respecto a los procesos de minería se aplicaron técnicas de aprendizaje supervisado y no supervisado como árboles de decisión, regresión logística, k-vecinos más cercanos, clustering jerárquico y reglas de asociación. El resultado obtenido es la conformación de un modelo de las palabras más relevantes en los registros clínicos del Hospital en el área de traumatología.
机译：在医疗人员以自由文本形式进行的程序注册以及诊断辅助工具生成的图像和视频中，临床机构都会呈现大量的非结构化数据。本文提出了一种通过文本挖掘的方法，在San VicenteFundación医院创伤区域的病历的非结构化文本中发现知识的过程。研究采用文本准备技术，例如消除无关单词，替换术语，消除重音和衍生单词。关于挖掘过程，应用了有监督和无监督的学习技术，例如决策树，逻辑回归，k最近邻，层次聚类和关联规则。获得的结果是创建了创伤地区医院临床记录中最相关的单词的模型。

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