کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
4966564 | 1449083 | 2017 | 11 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
A comparison of rule-based and machine learning approaches for classifying patient portal messages
ترجمه فارسی عنوان
مقایسه روشهای مبتنی بر قانون و ماشین های یادگیری برای طبقه بندی پیام های پورتال بیمار
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
پورتال بیمار، طبقه بندی متن، پردازش زبان طبیعی، فراگیری ماشین،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
نرم افزارهای علوم کامپیوتر
چکیده انگلیسی
This study applies automated classification methods to the content of patient portal messages and evaluates the application of NLP techniques on consumer communications in patient portal messages. We demonstrated that random forest and logistic regression approaches accurately classified the content of portal messages, although the best approach to classification varied by communication type. Words were the most predictive variables for classification of most communication types, although NLP variables were most predictive for medical communication types. As adoption of patient portals increases, automated techniques could assist in understanding and managing growing volumes of messages. Further work is needed to improve classification performance to potentially support message triage and answering.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: International Journal of Medical Informatics - Volume 105, September 2017, Pages 110-120
Journal: International Journal of Medical Informatics - Volume 105, September 2017, Pages 110-120
نویسندگان
Robert M. Cronin, Daniel Fabbri, Joshua C. Denny, S. Trent Rosenbloom, Gretchen Purcell Jackson,