Text Mining: classificazione referti oncologici per aree cliniche e patologie(ICD codes) presso IRST IRCCS

Gurioli, Mirco (2019) Text Mining: classificazione referti oncologici per aree cliniche e patologie(ICD codes) presso IRST IRCCS. [Laurea magistrale], Università di Bologna, Corso di Studio in Ingegneria informatica [LM-DM270], Documento full-text non disponibile
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Abstract

Presso IRST IRCCS molti campi descrittivi di un paziente devono essere inseriti manualmente. I Dati vengono estratti dalla lettura dei referti, che sono quindi classficati. Solo riferendoci alle prime visite, vengono redatti circa 7000 referti nuovi annui. Per rendere questo passaggio più veloce, si è svolto un progetto di text mining, il cui scopo era quello di identificare la miglior combinazione di algoritmi e metodi per la classificazione automatica dei referte, previo feedback del medico.

Abstract
Tipologia del documento
Tesi di laurea (Laurea magistrale)
Autore della tesi
Gurioli, Mirco
Relatore della tesi
Correlatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
data mining,text mining,classificazione,referti,oncologia,IRST,IRCCS
Data di discussione della Tesi
14 Marzo 2019
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