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Accès ouvert déclaré 2025 book-chapter

A Framework for Extracting, and Validating Named-Entities to Integrate Openehr Using the Example of Free Text Molecular Genetic Findings

1Citations signalées, ce qui n’est pas une note de qualité
2Institutions déclarées
1Pays d’affiliation déclarés

Rattachement africain : de. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.

Le résumé fourni par la source

Processing and extracting information from unstructured texts written by physicians in Hospitals is still an open problem. There is no efficient solution that ensures the reliability of the extracted information without any human intervention. Many factors, like the low availability of documents in the training phase, patient-sensitive information, and the complexity of the written texts can impact the results. Through our scientific journey, to integrate unstructured texts in openEHR, we have developed tools that together provide a complete process to efficiently extract, validate and integrate data in openEHR. As a use case, we demonstrate the free written texts in molecular genetic findings to present our results. The validation of the pipeline resulted in an F-score of 0.98.

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.

Le contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
A Framework for Extracting, and Validating Named-Entities to Integrate Openehr Using the Example of Free Text Molecular Genetic Findings
Date Crossref
07/08/2025
Éditeur
IOS Press
Type
book-chapter

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

Les institutions déclarées

Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.

Les sujets associés

Biomedical Text Mining and OntologiesTopic ModelingNatural Language Processing Techniques

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