La Conversion des notes cliniques dans les données structurées
La conversion des composants de documents textuels HL7 CDA2 ou services FHIR en les transformant dans les codages structuré de façon à produire des résultats structurés, du point de vue sémantique enrichie par rapport à l'original
Classification des sections et des régions
La phase initiale du processus d'élaboration des dossiers médicaux numérisés consiste à identifier les textes convertis dans les sections et les régions dans les documents. La figure suivante met en évidence les principaux domaines de la un dossier, mais pas limité à
Identification des entités, des assertions, et les relations
Une fois classés, les sections et les régions et extrait le contenu du texte, il est nécessaire de passer à la phase d'identification des entités, des assertions, et les relations.
Le résultat de l'étape d'identification permettra de produire des modèles d'identification, structurés de façon similaire.
Une fois que vous avez terminé l'identification de la C-NER seront identifiés et les relations entre les différentes entités.
La Conversion de C-NER logique HL7, IHE
La phase successive de traitement implique la conversion de codages C-NER identifiés dans les codages HL7, IHE. Dans le tableau suivant sont indiquées les principales codages qui doit être converti, et le codage de la cible dans le champ d'application de la HL7, IHE.
Une fois converti le format d'encodage HL7, IHE émerge la nécessité de systématiser les données disponibles dans un schéma à une représentation qui est à la fois fonctionnel à l'étape de l'interrogatoire. À cet égard, il prévoit la construction d'un graphe de la connaissance fait avec ElasticSearch, qui représentent d'une manière structurée, les connaissances extraites à partir des dossiers qui sont traités.
