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NLP4TC: Natural Language Processing for Tumor Classification
Auf einen Blick
Beschreibung
Eingangs-, Entladungs-, Radiologie- und Pathologieberichte und
andere klinische Dokumente sind eine wertvolle Ressource, die für
Erfolge in der Präzisionsmedizin vewerdet werden können. Sie werden
aber typischerweise in einem Freitextformat gespeichert, es wird
nur wenig Struktur vorgegeben und die Terminologie ist
heterogen.
Wir implementieren Algorithmen aus den Bereichen Natural Language Processing (NLP), maschinelles Lernen und statistische Analysen , um automatisch relevante Informationen in dititalisierten medizinischen Berichten zu finden und zu extrahieren. Diese Technologien wenden wir am konkreten Beispiel der Extraktion standardisierter Informationen aus radiologischen und pathologischen Berichten zur Tumorklassifikation an.
Unser Ziel ist es, computergestützte Methoden so zu entwickeln, dass Konzepte der Systematischen Nomenklatur der Medizin Klinische Begriffe (SNOMED-CT) und die Tumorklassifikation nach dem TNM-System für eine große Sammlung von radiologischen und pathologischen Berichten automatisch abgeleitet werden können.