Bayessche Netzwerke kombinieren Text und Tabellen für präzise Patienteninfos
Elektronische Gesundheitsakten (EHR) sind ein unschätzbares Fundament für die Entwicklung klinischer Entscheidungsunterstützungssysteme. Um diese Systeme in Hochrisikobereichen effektiv einzusetzen, bedarf es umfangreicher, strukturierter Tabellendaten, die transparente, featurebasierte Modelle ermöglichen. Während ein Teil der EHR bereits strukturierte Informationen wie Diagnosecodes, Medikamente und Laborwerte enthält, liegt ein Großteil der relevanten Daten in unstrukturiertem Text – etwa in Entlassungsberichten und Pflegeprotokollen.
