Detalles de la búsqueda
1.
Parsing clinical text using the state-of-the-art deep learning based parsers: a systematic comparison.
BMC Med Inform Decis Mak
; 19(Suppl 3): 77, 2019 04 04.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-30943955
2.
Time-sensitive clinical concept embeddings learned from large electronic health records.
BMC Med Inform Decis Mak
; 19(Suppl 2): 58, 2019 04 09.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-30961579
3.
Representation of EHR data for predictive modeling: a comparison between UMLS and other terminologies.
J Am Med Inform Assoc
; 27(10): 1593-1599, 2020 10 01.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-32930711
4.
Efficient and Accurate Extracting of Unstructured EHRs on Cancer Therapy Responses for the Development of RECIST Natural Language Processing Tools: Part I, the Corpus.
JCO Clin Cancer Inform
; 4: 383-391, 2020 05.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-32364754
5.
A study of deep learning approaches for medication and adverse drug event extraction from clinical text.
J Am Med Inform Assoc
; 27(1): 13-21, 2020 01 01.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-31135882
6.
Relation Extraction from Clinical Narratives Using Pre-trained Language Models.
AMIA Annu Symp Proc
; 2019: 1236-1245, 2019.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-32308921
7.
DataMed - an open source discovery index for finding biomedical datasets.
J Am Med Inform Assoc
; 25(3): 300-308, 2018 Mar 01.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-29346583
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