|
Аннотация.
Выявление и оценка факторов риска заболеваний необходимы для повышения эффективности профилактических мероприятий. Большое значение это имеет в отношении такой социально значимой патологии как инсульт. Применение автоматизированных методов для анализа больших массивов историй болезни может повысить эффективность извлечения информации о факторах риска, что показано в данном исследовании с использованием разработанных правил и лингвистического парсера.
Ключевые слова:
лингвистический парсер, разметка текста, факторы риска, инсульт. Стр. 75-85.
DOI: 10.14357/20790279200309
Литература
1. Putaala J., Metso A.J., Metso T.M., Konkola N., Kraemer Y., Haapaniemi E., Kaste M., Tatlisumak T. Analysis of 1008 consecutive patients aged 15 to 49 with first-ever ischemic stroke the Helsinki young stroke registry // Stroke. 2009, vol. 40, no. 4, pp. 1195–1203. 2. Tibaek M., Dehlendorff C., Jørgensen H.S., Forchhammer H.B., Johnsen S.P., Kammersgaard L.P. Increasing incidence of hospitalization for stroke and transient ischemic attack in young adults: a registry‐based study // Journal of the American Heart Association. 2016, vol. 5, no.5, e003158. 3. Zhang F-L., Guo Z-N., Wu Y-H., Liu H.-Y., Luo Y., Sun M.-S., Xing Y.-Q., Yang Y. Prevalence of stroke and associated risk factors: a population based cross sectional study from northeast China // BMJ Open. 2017, vol. 7, no. 9, e015758. 4. Cesario E., Congiusta A., Talia D., Trunfio P. Data analysis services in the knowledge grid // Data Mining Techniques in Grid Computing Environments / W. Dubitzky (Ed.). John Wiley & Sons, 2008. Pp.17–36. 5. Флах П. Машинное обучение. Наука и искусство построения алгоритмов, которые извлекают знания из данных. М.: ДМК Пресс. 2015. 400 с. 6. Shelmanov A., Liventsev V., Kireev D., Khromov N., Panchenko A., Fedulova I., Dylov D.V. Active Learning with Deep Pre-trained Models for Sequence Tagging of Clinical and Biomedical Texts // IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine (BIBM). 2019, pp. 482-489. 7. Li X., Feng J., Meng Y., Han Q., Wu F., Li J. A Unified MRC Framework for Named Entity Recognition. 2019. URL: https://arxiv.org/abs/1910.11476. 8. Dligach D., Bethard S., Becker L., Miller T., Savova G.K. Discovering body site and severity modifiers in clinical texts // Journal of the American Medical Informatics Association. 2014, vol. 21, no. 3, pp. 448‐454. 9. Banerjee Ch., Chimowitz M.I. Stroke Caused by Atherosclerosis of the Major Intracranial Arteries // Circulation Research. 2017, vol. 120, no. 3, pp.502–513. 10. Price A.J., Wright F.L., Green J., Balkwill A., Kan S.W., Yang T.O., Floud S., Kroll M.E., Simpson R., Sudlow C.L.M., Beral V., Reeves G.K. Differences in risk factors for 3 types of stroke: UK prospective study and meta-analyses // Neurology. 2018, vol. 90, no. 4, pp. e298-e306. 11. Murakami K., Asayama K., Satoh M., Inoue R., Tsubota-Utsugi M., Hosaka M., Matsuda A., Nomura K., Murakami T., Kikuya M., Metoki H., Imai Y., Ohkubo T. Risk Factors for Stroke among Young-Old and Old-Old Community-Dwelling Adults in Japan: The Ohasama Study // Journal of Atherosclerosis and Thrombosis. 2017, vol. 24, no. 3, pp. 290-300. 12. Lewington S., Clarke R., Qizilbash N., Peto R., Collins R. Age-specific relevance of usual blood pressure to vascular mortality: a meta-analysis of individual data for one million adults in 61 prospective studies // Lancet. 2002, vol. 360, no. 9349, pp. 1903–1913. 13. Kroll M.E., Green J., Beral V., Sudlow C.L., Brown A., Kirichek O., Price A., Yang T.O., Reeves G.K. Adiposity and ischemic and hemorrhagic stroke // Neurology. 2016, vol. 87, no. 14, pp. 1473–1481. 14. Верещагин Н.В. Недостаточность кровообращения в вертебро-базилярной системе // Consilium Medicum. Головокружение (Приложение). 2001. Т.3. №15. С. 13-18. 15. Кадыков А.С., Манвелов Л.С., Шахпаронова Н.В. Хронические сосудистые заболевания головного мозга. Дисциркуляторная энцефалопатия. 4-е изд. М.: ГЭОТАР-Медиа. 2018. 288 с. 16. Zhang Y., Bai L., Shi M., Lu H., Wu Y., Tu J., Ni J., Wang J., Cao L., Lei P., Ning X. Features and risk factors of carotid atherosclerosis in a population with high stroke incidence in China // Oncotarget. 2017, vol. 8, no. 34, pp. 57477–57488. 17. Mitchell A.B., Cole J.W., McArdle P.F., Cheng Y.-Ch., Ryan K.A., Sparks M.J., Mitchell B.D., Kittner S.J. Obesity Increases Risk of Ischemic Stroke in Young Adults // Stroke. 2015, vol. 46, no. 6, pp. 1690–1692. 18. Смирнов И.В., Шелманов А.О. Семантико-синтаксический анализ естественных языков. Часть I. Обзор методов синтаксического и семантического анализа текстов // Искусственный интеллект и принятие решений. 2013. №1. С. 41-54. 19. Шелманов А.О., Смирнов И.В., Вишнева Е.А. Извлечение информации из клинических текстов на русском языке // Компьютерная лингвистика и интеллектуальные технологии: По материалам ежегодной Международной конференции «Диалог» (Москва, 27–30 мая 2015 г.). 2015. №2. С. 560-572.
|
