Process / pipeline
임상 텍스트 마이닝 — 임상 자연어 처리 정보 추출
임상 텍스트 마이닝은 자연어 처리의 전문 분야로, 퇴원 요약, 경과 기록, 영상 보고서와 같은 비정형 의료 문서에서 진단, 증상, 약물, 치료, ICD 코드와 같은 구조화된 임상 사실을 추출합니다. BioBERT(Lee et al., 2020) 및 i2b2/UTHealth 공유 과제 벤치마크(Stubbs & Uzuner, 2015)와 같은 생물의학 NLP 모델에 기반하여, 텍스트 형식의 임상 서술을 임상 의사 결정 지원 및 건강 분석에 적합한 기계 판독 가능 데이터로 변환합니다.
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출처
- 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 ↗
이 페이지 인용 방법
ScholarGate. (2026, June 1). Clinical Text Mining (Clinical NLP Information Extraction). ScholarGate. https://scholargate.app/ko/text-mining/clinical-text-mining
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