Automatic extraction of 12 cardiovascular concepts from German discharge letters using pre-trained language models: $hPhillip Richter-Pechanski, Nicolas A Geis, Christina Kiriakou, Dominic M Schwab and Christoph Dieterich

Objective A vast amount of medical data is still stored in unstructured text documents. We present an automated method of information extraction from German uns...

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser: Richter-Pechanski, Phillip (VerfasserIn) , Geis, Nicolas (VerfasserIn) , Kiriakou, Christina (VerfasserIn) , Schwab, Dominic Mathias (VerfasserIn) , Dieterich, Christoph (VerfasserIn)
Dokumenttyp: Article (Journal)
Sprache:Englisch
Veröffentlicht: November 26, 2021
In: Digital health
Year: 2021, Jahrgang: 7, Pages: 1-10
ISSN:2055-2076
DOI:10.1177/20552076211057662
Online-Zugang:Verlag, lizenzpflichtig, Volltext: https://doi.org/10.1177/20552076211057662
Verlag, lizenzpflichtig, Volltext: https://journals.sagepub.com/doi/10.1177/20552076211057662
Volltext
Beschreibung
Zusammenfassung:Objective A vast amount of medical data is still stored in unstructured text documents. We present an automated method of information extraction from German uns...
Beschreibung:Gesehen am 12.01.2022
Beschreibung:Online Resource
ISSN:2055-2076
DOI:10.1177/20552076211057662