کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6927765 | 867567 | 2016 | 34 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Improving condition severity classification with an efficient active learning based framework
ترجمه فارسی عنوان
بهبود وضعیت شدت وضعیت با چارچوب مبتنی بر یادگیری فعال کارآمد
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
ICD-9CAESARSNOMED-CTExploitation - بهره برداریElectronic Health Record - ثبت الکترونیکی سلامتSeverity - شدتPhenotyping - فنوتایپینگSupport vector machines - ماشین بردار پشتیبانیSVM - ماشین بردار پشتیبانیCondition - وضعیتElectronic health records - پرونده الکترونیک بیمارEHR - پرونده الکترونیکی سلامتActive learning - یادگیری فعال
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
نرم افزارهای علوم کامپیوتر
چکیده انگلیسی
(1) Inducing the initial classification model from a small initial training set of conditions randomly selected from the CAESAR dataset. (2) Evaluating the classification model using the test set (containing new unseen conditions) to measure its initial performance. (3) Introducing the pool of unlabeled conditions to the sampling methods. During each trial, a defined number of the most informative conditions are selected according to the AL method's preferences (or randomly selected by the baseline Random method), and their labels are revealed by the single gold standard labeler used in the original CAESAR system (in a real system the selected conditions will be labeled by an expert, but in our dataset all of the conditions are already labeled). (4) Adding the acquired conditions to the training set and removing them from the pool. (5) Inducing an updated classification model using the updated training set. (6) This process (stages 2-6) iterates until the entire pool is acquired.77
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Journal of Biomedical Informatics - Volume 61, June 2016, Pages 44-54
Journal: Journal of Biomedical Informatics - Volume 61, June 2016, Pages 44-54
نویسندگان
Nir Nissim, Mary Regina Boland, Nicholas P. Tatonetti, Yuval Elovici, George Hripcsak, Yuval Shahar, Robert Moskovitch,