The big data era: The usefulness of folksonomy for natural language processing.

Background: A huge amount of clinical data is generated daily and it is usually filed in clin- ical reports as natural language. Data extraction and further analysis requires reading and manual review of each report, which is a time consuming process. With the aim to test folk- sonomy to quickly obt...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Publicado en:Nefrología Vol. 42; no. 6; pp. 680 - 688
Autores principales: Sans, Laia, Vallvé, Ismael, Teixidó, Joan, Picas, Josep Manel, Martínez-Roldán, Jordi, Pascual, Julio
Formato: Artículo
Publicado: Revista Nefrologia Nov/Dec2022
Materias:
Acceso en línea:Ver este registro en EBSCOhost
fields @attributes:
  recordID: 1
pdfLink:
plink: https://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&db=lth&AN=162863533&site=ehost-live
header:
  @attributes:
    shortDbName: lth
    uiTerm: 162863533
    longDbName: MedicLatina
    uiTag: AN
  controlInfo:
    bkinfo:
    jinfo:
      jid:
        02116995
        50C3
      jtl: Nefrología
      issn: 02116995
      maglogo: N
    pubinfo:
      dt: Nov/Dec2022
      vid: 42
      iid: 6
      pid: 39358
      pub: Revista Nefrologia
    artinfo:
      ui:
        162863533
        10.1016/j.nefroe.2023.02.007
      ppf: 680
      ppct: 8
      formats:
        fmt:
          @attributes:
            type: P
            size: 588KB
      tig:
        atl: The big data era: The usefulness of folksonomy for natural language processing.
      aug:
        au:
          Sans, Laia
          Vallvé, Ismael
          Teixidó, Joan
          Picas, Josep Manel
          Martínez-Roldán, Jordi
          Pascual, Julio
        affil:
          Servicio de Nefrología, Hospital del Mar, Barcelona, Spain
          Bismart, Barcelona, Spain
          Dirección de Innovación y Transformación Digital, Hospital del Mar, Barcelona, Spain
      su:
        Natural language processing
        Big data
        Folksonomies
        Chronic kidney failure
        Databases
      sug:
        subj:
          Natural language processing
          Big data
          Folksonomies
          Chronic kidney failure
          Databases
      keyword:
        Folksonomy
        Nephrology
        Folksonomía
        natural
        Nefrología
        Procesamiento del lenguaje
      ab:
        Background: A huge amount of clinical data is generated daily and it is usually filed in clin- ical reports as natural language. Data extraction and further analysis requires reading and manual review of each report, which is a time consuming process. With the aim to test folk- sonomy to quickly obtain and analyze the information contained in media reports we set up this study. Methods and objectives: We have used folksonomy to quickly obtain and analyze data from 1631 discharge clinical reports from the Nephrology Department of Hospital del Mar, without the need to create a structured database. Results: After posing some questions related to daily clinical practice (hypoglycaemic drugs used in diabetic patients, antihypertensive drugs and the use of renin angiotensin blockers during hospitalization in the nephrology department and data related to emotional envi- ronment of patients with chronic kidney disease) this tool has allowed the conversion of unstructured information in natural language into a structured pool of data for its further analysis. Conclusions: Folksonomy allows the conversion of the information contained in clinical reports as natural language into a pool of structured data which can be further easily analyzed without the need for the classical manual review of the reports.
        Antecedentes y objetivo: Gran parte de la información médica que se deriva de la práctica clínica habitual queda recogida en forma de lenguaje natural en los informes médicos. Clásicamente, la extracción de información clínica para su posterior análisis a partir de los informes médicos requiere de la lectura y revisión manual de cada uno de ellos con la consiguiente inversión de tiempo. El objetivo de este proyecto piloto ha sido evaluar la utilidad de la folksonomía para la extracción y análisis rápido de los datos que contienen los informes médicos. Material y métodos: En este proyecto piloto hemos utilizado la folksonomía para el análisis y la rápida extracción de datos de 1.631 informes médicos de alta de hospitalización del Servicio de Nefrología del Hospital del Mar sin necesidad de crear una base de datos estructurada previamente. Resultados: A partir de determinadas preguntas sobre la práctica médica habitual (tratamiento hipoglicemiante de los pacientes diabéticos, tratamiento antihipertensivo y manejo de los inhibidores del sistema renina angiotensina durante el ingreso en nefrología y análisis de datos relacionados con la esfera emocional de los pacientes renales) la herramienta ha permitido estructurar y analizar la información contenida en texto libre en los informes de alta. Conclusiones: La aplicación de folksonomía a los informes médicos nos permite transformar la información contenida en lenguaje natural en una serie de datos estructurados y analizables de manera automática sin necesidad de proceder a la revisión manual de los mismos.
      pubtype: Academic Journal
      doctype: Article
      src: R
    language: English
    refInfo:
    copyright:
      @attributes:
        flag: Y
      custom: Copyright of Nefrología is the property of Revista Nefrologia and its content may not be copied or emailed to multiple sites without the copyright holder's express written permission. Additionally, content may not be used with any artificial intelligence tools or machine learning technologies. However, users may print, download, or email articles for individual use.
      item: Nefrología
      holder: Revista Nefrologia
      dt:
        @attributes:
          year: 2022
    holdings:
      @attributes:
        islocal: N