Klinisches Text Mining — Informationsextraktion mittels klinischem NLP

Klinisches Text Mining ist ein spezialisierter Zweig der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP), der strukturierte klinische Fakten – Diagnosen, Symptome, Medikationen, Behandlungen und ICD-Codes – aus unstrukturierten Gesundheitsdokumenten wie Entlassungsberichten, Verlaufsnotizen und radiologischen Befunden extrahiert. Basierend auf biomedizinischen NLP-Modellen wie BioBERT (Lee et al., 2020) und den i2b2/UTHealth Shared-Task-Benchmarks (Stubbs & Uzuner, 2015) wandelt es freitextliche klinische Narrative in maschinenlesbare Daten um, die für die klinische Entscheidungsunterstützung und Gesundheitsanalysen geeignet sind.