क्लिनिकल टेक्स्ट माइनिंग — क्लिनिकल एनएलपी सूचना निष्कर्षण
क्लिनिकल टेक्स्ट माइनिंग प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (natural language processing) की एक विशेष शाखा है जो असंरचित स्वास्थ्य सेवा दस्तावेजों जैसे डिस्चार्ज सारांश, प्रगति नोट्स और रेडियोलॉजी रिपोर्ट से संरचित क्लिनिकल तथ्यों — निदान, लक्षण, दवाएं, उपचार और ICD कोड — को निकालती है। BioBERT (Lee et al., 2020) और i2b2/UTHealth साझा-कार्य बेंचमार्क (Stubbs & Uzuner, 2015) जैसे बायोमेडिकल एनएलपी मॉडल पर आधारित, यह मुक्त-पाठ क्लिनिकल आख्यानों को मशीन-पठनीय डेटा में परिवर्तित करता है जो क्लिनिकल निर्णय समर्थन और स्वास्थ्य विश्लेषण के लिए उपयुक्त है।
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स्रोत
- Lee, J., Yoon, W., Kim, S., Kim, D., Kim, S., So, C. H., & Kang, J. (2020). BioBERT: a pre-trained biomedical language representation model for biomedical text mining. Bioinformatics, 36(4), 1234–1240. DOI: 10.1093/bioinformatics/btz682 ↗
- Stubbs, A. & Uzuner, Ö. (2015). Annotating risk factors for heart disease in clinical narratives for the 2014 i2b2/UTHealth shared task. Journal of the American Medical Informatics Association, 22(e1), e30–e39. link ↗
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ScholarGate. (2026, June 1). Clinical Text Mining (Clinical NLP Information Extraction). ScholarGate. https://scholargate.app/hi/text-mining/clinical-text-mining
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