Ant Inspired Techniques in Textual Information Retrieval from a Hospital Information System
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21230%2F11%3A00186231" target="_blank" >RIV/68407700:21230/11:00186231 - isvavai.cz</a>
Nalezeny alternativní kódy
RIV/65269705:_____/11:#0001550
Výsledek na webu
<a href="http://ieeexplore.ieee.org/xpls/abs_all.jsp?arnumber=6089470" target="_blank" >http://ieeexplore.ieee.org/xpls/abs_all.jsp?arnumber=6089470</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1109/NaBIC.2011.6089470" target="_blank" >10.1109/NaBIC.2011.6089470</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Ant Inspired Techniques in Textual Information Retrieval from a Hospital Information System
Popis výsledku v původním jazyce
In this work we have studied, evaluated and proposed different swarm intelligence techniques for mining information from loosely structured medical textual records with no apriori knowledge. In the paper we depict the process of mining a large dataset of~50,000-120,000 records x 20 attributes in database tables, originating from the hospital information system (thanks go to the University Hospital in Brno, Czech Republic) recording over 10 years. This paper concerns only textual attributes with free text input, that means 613,000 text fields in 16 attributes. Each attribute item contains ~800-1,500 characters (diagnoses, medications, etc.). The output of this task is a set of ordered/nominal attributes suitable for rule discovery mining and automatedprocessing.
Název v anglickém jazyce
Ant Inspired Techniques in Textual Information Retrieval from a Hospital Information System
Popis výsledku anglicky
In this work we have studied, evaluated and proposed different swarm intelligence techniques for mining information from loosely structured medical textual records with no apriori knowledge. In the paper we depict the process of mining a large dataset of~50,000-120,000 records x 20 attributes in database tables, originating from the hospital information system (thanks go to the University Hospital in Brno, Czech Republic) recording over 10 years. This paper concerns only textual attributes with free text input, that means 613,000 text fields in 16 attributes. Each attribute item contains ~800-1,500 characters (diagnoses, medications, etc.). The output of this task is a set of ordered/nominal attributes suitable for rule discovery mining and automatedprocessing.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
JC - Počítačový hardware a software
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
<a href="/cs/project/NT11124" target="_blank" >NT11124: Vliv hodnocení kardiotokografie pomocí metod umělé inteligence na kvalitu perinatální péče</a><br>
Návaznosti
Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)
Ostatní
Rok uplatnění
2011
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
Proceedings of the 2011 Third World Congress on Nature and Biologically Inspired Computing
ISBN
978-1-4577-1123-7
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
6
Strana od-do
428-433
Název nakladatele
IEEE - Systems, Man, and Cybernetics Society
Místo vydání
New York
Místo konání akce
Salamanca
Datum konání akce
19. 10. 2011
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—