Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "Lugowska, M." wg kryterium: Autor


Wyświetlanie 1-1 z 1
Tytuł:
Opening Access To Practice-based Evidence in Clinical Decision Support Systems with Natural Query Language
Autorzy:
Kapłański, P.
Seganti, A.
Cieśliński, K.
Chrabrowa, A.
Koziolkiewicz, J.
Bryk, M.
Ługowska, I.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/106226.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Uniwersytet Marii Curie-Skłodowskiej. Wydawnictwo Uniwersytetu Marii Curie-Skłodowskiej
Tematy:
Clinical Decision Support System (CDSS)
Natural Query Language (NQL)
Opis:
Evidence-based medicine can be effective only if constantly tested against errors in medical practice. Clinical record database summarization supported by a machine allows allow to detect anomalies and therefore help detect the errors in early phases of care. Summarization system is a part of Clinical Decision Support Systems however it cannot be used directly by the stakeholder as long as s/he is not able to query the clinical record database. Natural Query Languages allow opening access to data for clinical practitioners, that usually do not have knowledge about articial query languages. Results: We have developed general purpose reporting system called Ask Data Anything (ADA) that we applied to a particular CDSS implementation. As a result, we obtained summarization system that opens the access for these of clinical researchers that were excluded from the meaningful summary of clinical records stored in a given clinical database. The most significant part of the component - NQL parser - is a hybrid of Controlled Natural Language (CNL) and pattern matching with a prior error repair phase. Equipped with reasoning capabilities due to the intensive use of semantic technologies, our hybrid approach allows one to use very simple, keyword-based (even erroneous) queries as well as complex CNL ones with the support of a predictive editor. By using ADA sophisticated summarizations of clinical data are produced as a result of NQL query execution. In this paper, we will present the main ideas underlying ADA component in the context of CDSS.
Źródło:
Annales Universitatis Mariae Curie-Skłodowska. Sectio AI, Informatica; 2016, 16, 2; 25-31
1732-1360
2083-3628
Pojawia się w:
Annales Universitatis Mariae Curie-Skłodowska. Sectio AI, Informatica
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-1 z 1

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies