Titre : Interventions chirurgicales robotisées

Interventions chirurgicales robotisées : Questions médicales fréquentes

Termes MeSH sélectionnés :

Natural Language Processing
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Sources (10000 au total)

Gross motor function prediction using natural language processing in cerebral palsy.

To predict ambulatory status and Gross Motor Function Classification System (GMFCS) levels in patients with cerebral palsy (CP) by applying natural language processing (NLP) to electronic health recor... Individuals aged 8 to 26 years with a diagnosis of CP in the EHR between January 2009 and November 2020 (~12 years of data) were included in a cross-sectional retrospective cohort of 2483 patients. Th... The median age was 15 years (interquartile range 10-20 years) for the total cohort, with 56% being male and 75% White. The validation group resulted in 70% sensitivity, 88% specificity, 81% positive p... NLP applied to the EHR demonstrated excellent differentiation between ambulatory and non-ambulatory status, and good differentiation between GMFCS levels I-II and III, and IV and V. Clinical use of NL... Natural language processing (NLP) applied to the electronic health record (EHR) can predict ambulatory status in children with cerebral palsy (CP). NLP provides good prediction of Gross Motor Function...

Application of machine learning and natural language processing for predicting stroke-associated pneumonia.

Identifying patients at high risk of stroke-associated pneumonia (SAP) may permit targeting potential interventions to reduce its incidence. We aimed to explore the functionality of machine learning (... Linked data between a hospital stroke registry and a deidentified research-based database including electronic health records and administrative claims data was used. Natural language processing was a... Among 5,913 acute stroke patients hospitalized between Oct 2010 and Sep 2021, 450 (7.6%) developed SAP within the first 7 days after stroke onset. The ML model based on both textual features and struc... The ML model based on both textural features and structured variables performed better than conventional risk scores in predicting SAP. The workflow used to generate ML prediction models can be dissem...

Utilization of a natural language processing-based approach to determine the composition of artifact residues.

Determining the composition of artifact residues is a central problem in ancient residue metabolomics. This is done by comparing mass spectral features in common with an experimental artifact and an a... Here, we introduce an algorithm (new method) based on ideas from the field of natural language processing (NLP) to solve this problem. We tested our strategy on a set of modern clay pipes. To limit bi... Utilizing an NLP-based approach, we developed a robust algorithm for characterizing the composition of artifact residues. This work also discusses other general applications in which our algorithm cou...