作者：Sina Madani，医学博士，MS（2013）
主要顾问：Dean F. Sittig，博士
委员会成员：Hua Xu，Parsa Mirhaji，医学博士，博士，维多利亚·乔丹，博士，金邓恩医学博士
德克萨斯大学生物医学信息学学院的博士学位论文。
抽象的：
医学研究所报告说，近年来，对医疗保健行业质量改善的需求不断增长。作为回应，许多组织参与了质量测量指标的开发和报告。但是，来自此类组织的不同数据模型转移了准确可靠的指标提取和向医疗保健提供者报告的负担。此外，质量指标的手动抽象以及电子健康记录（EHR）系统的多样化实施加深了医疗保健提供者组织中一致，有效，明确和可比质量测量报告的复杂性。
这项研究的主要目的是评估一个基于本体的信息提取框架来利beplay苹果手机能用吗用非结构化的临床文本来定义和报告在不同医疗机构中可解释和可比的护理指标的质量。
从2011年在MD Anderson癌症中心接受手术的2,085例患者的所有临床转录笔记（48,835）均从其EMR系统中提取并进行了处理以识别截面标题。随后，通过MetAMAP V2012分析了所有注释，并根据每个音符生成一个XML文件。XML输出转换为资源描述框架（RDF）格式。我们还开发了三个本体论：使用RDF标准的截面标题的段标题本体论，包括代表Snomed（糖尿病，高血压，心脏手术，短暂性缺血性发作，CNS肿瘤）的五个质量指标的实体的概念本体，以及一个代表的临床本体学本体。临床注释元素及其关系。将所有本体论（Web本体语言格式）和患者注释（RDF）分别作为类和实例进口到三重商店（Artergraph？）。SPARQL信息检索协议用于在四个设置下报告提取的概念：基本自然语言处理（NLP）输出，概念本体的包含，排除否定概念以及将节标题本体论的包含。同一组患者和文件上，来自手术临床审查员的现有手动抽象数据被认为是黄金标准。基础NLP输出的统计协议测试的微平均水平结果显示，在增量增加后，分别从59％，81％和68％和74％，91％和82％（精度，召回，F-量）增加了增加。本体学层。 Our study introduced a framework that may contribute to advances in “complementary” components for the existing information extraction systems. The application of an ontology-based approach for natural language processing in our study has provided mechanisms for increasing the performance of such tools. The pivot point for extracting more meaningful quality metrics from clinical narratives is the abstraction of contextual semantics hidden in the notes. We have defined some of these semantics and quantified them in multiple complementary layers in order to demonstrate the importance and applicability of an ontology-based approach in quality metric extraction. The application of such ontology layers introduces powerful new ways of querying context dependent entities from clinical texts.
仍然需要进行严格的评估，以确保这些“互补” NLP系统的质量。此外，需要进行研究来beplay苹果手机能用吗创建和更新评估指南和标准，以评估基于本体的医疗保健中基于本体的信息提取的绩效和效率，并提供一致的基准，以比较替代方法。