Методика инфологического анализа семантического содержания обращений пациентов для организации электронной записи
Ключевые слова:
инфологический подход, тематическая антология, семантическое содержание, структурная декомпозиция текста, понятийный граф текстаАннотация
В рамках инфологического подхода, в целях автоматизации процесса записи больных в медицинских учреждениях, предложена методика обработки обращений пациентов на основе применения инфологической системы, позволяющая организовать электронную запись больных к специалистам медицинского учреждения путем выявления семантического содержания жалоб на состояние здоровья.Литература
1. Приказ от 28 апреля 2011 г. N 364. Об утверждении концепции создания единой государственной информационной системы в сфере здравоохранения (в ред. Приказа Минздравсоцразвития России от 12.04.2012 N 348). 2011.
2. Дюк В.А., Эмануэль В.Л. Информационные технологии в медико-биологических исследованиях // СПб.: Питер. 2003.
3. Александров В.В., Андреева Н.А., Кулешов С.В. Методы построения информационно-логических систем // СПб: Из-во Политех. ун-та. 2006. 96 с.
4. Андреева Н.А., Кокорин П.П. Система построения понятийной иерархии для ассоциативного поиска по текстам. // Информационно-измерительные и управляющие системы. 2008. Т.6. №4. С. 9–13.
5. Александров В.В., Кулешов С.В. Аналитический мониторинг Internet контента. Инфологический подход. // Качество. Инновации. Образование. 2008. № 3. с. 68–70.
6. Кокорин П.П. Инфологическая система аналитического мониторинга научно-технических фондов библиотек // Информационно-измерительные и управляющие системы. 2009. №4, т.7. С. 11–15.
7. Langefors B., Dahlbom B. Essays on Infology: Summing up and Planning for the Future // Studentlitteratur. Lund. 1993. 187 p.
8. Кулешов С.В. Разработка автоматизированной системы семантического анализа и построения визуальных динамических глоссариев // Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук. Санкт-Петербург. 2005. 100 с.
9. Александров В.В., Кулешов С.В. Семиологические информационные системы — аналитическое самореферирование // Материалы Х Международной конференции и Российской научной школы «Системные проблемы надежности, качества, информационных технологий (Инноватика-2005)». Москва. Радио и связь. 2005. Ч. 6. С. 9–14.
10. Михайлов С.Н. Способ тематической кластеризации текстовых документов на основе их инфологической обработки // Наукоемкие технологии. 2012. Т. 13. № 9. С. 48–51.
11. Кузнецова Ю.М., Осипов Г.С., Чудова Н.В. Изучение положения дел в науке с помощью методов интеллектуального анализа текстов // Управление большими системами: сборник трудов. 2013. № 44. С. 106–138.
12. Smirnov A.V., Pashkin M., Chilov N., Levashovа T. Intelligent Manufacturing Cover image Agent-based support of mass customization for corporate knowledge management. // Engineering Applications of Artificial Intelligence. 2003. vol. 16. Issue 4. pp. 349–364.
13. Smirnov A., Levashova T., Shilov N. Patterns for context-based knowledge fusion in decision support systems // Information Fusion. 2015. vol. 21. pp. 114–129.
14. Zenuni X. Raufi B., Ismaili F., Ajdari J. State of the Art of Semantic Web for Healthcare // Procedia — Social and Behavioral Sciences. 2015. vol. 195. pp. 1990–1998.
15. Kim H., Kang S., Oh S. Ontology-based quantitative similarity metric for event matching in publish/subscribe system // Neurocomputing. 2015. vol. 152. pp. 77–84.
16. Khan S., Safyan M. Semantic matching in hierarchical ontologies // Journal of King Saud University - Computer and Information Sciences. 2014. Issue. 3. vol. 26. pp. 247–257.
17. Зайцева А.А., Кулешов С.В., Михайлов С.Н. Метод оценки качества текстов в задачах аналитического мониторинга информационных ресурсов // Труды СПИИРАН. 2014. Вып. 37. C. 144–155.
2. Дюк В.А., Эмануэль В.Л. Информационные технологии в медико-биологических исследованиях // СПб.: Питер. 2003.
3. Александров В.В., Андреева Н.А., Кулешов С.В. Методы построения информационно-логических систем // СПб: Из-во Политех. ун-та. 2006. 96 с.
4. Андреева Н.А., Кокорин П.П. Система построения понятийной иерархии для ассоциативного поиска по текстам. // Информационно-измерительные и управляющие системы. 2008. Т.6. №4. С. 9–13.
5. Александров В.В., Кулешов С.В. Аналитический мониторинг Internet контента. Инфологический подход. // Качество. Инновации. Образование. 2008. № 3. с. 68–70.
6. Кокорин П.П. Инфологическая система аналитического мониторинга научно-технических фондов библиотек // Информационно-измерительные и управляющие системы. 2009. №4, т.7. С. 11–15.
7. Langefors B., Dahlbom B. Essays on Infology: Summing up and Planning for the Future // Studentlitteratur. Lund. 1993. 187 p.
8. Кулешов С.В. Разработка автоматизированной системы семантического анализа и построения визуальных динамических глоссариев // Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук. Санкт-Петербург. 2005. 100 с.
9. Александров В.В., Кулешов С.В. Семиологические информационные системы — аналитическое самореферирование // Материалы Х Международной конференции и Российской научной школы «Системные проблемы надежности, качества, информационных технологий (Инноватика-2005)». Москва. Радио и связь. 2005. Ч. 6. С. 9–14.
10. Михайлов С.Н. Способ тематической кластеризации текстовых документов на основе их инфологической обработки // Наукоемкие технологии. 2012. Т. 13. № 9. С. 48–51.
11. Кузнецова Ю.М., Осипов Г.С., Чудова Н.В. Изучение положения дел в науке с помощью методов интеллектуального анализа текстов // Управление большими системами: сборник трудов. 2013. № 44. С. 106–138.
12. Smirnov A.V., Pashkin M., Chilov N., Levashovа T. Intelligent Manufacturing Cover image Agent-based support of mass customization for corporate knowledge management. // Engineering Applications of Artificial Intelligence. 2003. vol. 16. Issue 4. pp. 349–364.
13. Smirnov A., Levashova T., Shilov N. Patterns for context-based knowledge fusion in decision support systems // Information Fusion. 2015. vol. 21. pp. 114–129.
14. Zenuni X. Raufi B., Ismaili F., Ajdari J. State of the Art of Semantic Web for Healthcare // Procedia — Social and Behavioral Sciences. 2015. vol. 195. pp. 1990–1998.
15. Kim H., Kang S., Oh S. Ontology-based quantitative similarity metric for event matching in publish/subscribe system // Neurocomputing. 2015. vol. 152. pp. 77–84.
16. Khan S., Safyan M. Semantic matching in hierarchical ontologies // Journal of King Saud University - Computer and Information Sciences. 2014. Issue. 3. vol. 26. pp. 247–257.
17. Зайцева А.А., Кулешов С.В., Михайлов С.Н. Метод оценки качества текстов в задачах аналитического мониторинга информационных ресурсов // Труды СПИИРАН. 2014. Вып. 37. C. 144–155.
Опубликован
2015-10-15
Как цитировать
Михайлов, С. Н., Малашенко, О. И., & Зайцева, А. А. (2015). Методика инфологического анализа семантического содержания обращений пациентов для организации электронной записи. Труды СПИИРАН, 5(42), 140-154. https://doi.org/10.15622/sp.42.7
Раздел
Статьи
Авторы, которые публикуются в данном журнале, соглашаются со следующими условиями:
Авторы сохраняют за собой авторские права на работу и передают журналу право первой публикации вместе с работой, одновременно лицензируя ее на условиях Creative Commons Attribution License, которая позволяет другим распространять данную работу с обязательным указанием авторства данной работы и ссылкой на оригинальную публикацию в этом журнале.
Авторы сохраняют право заключать отдельные, дополнительные контрактные соглашения на неэксклюзивное распространение версии работы, опубликованной этим журналом (например, разместить ее в университетском хранилище или опубликовать ее в книге), со ссылкой на оригинальную публикацию в этом журнале.
Авторам разрешается размещать их работу в сети Интернет (например, в университетском хранилище или на их персональном веб-сайте) до и во время процесса рассмотрения ее данным журналом, так как это может привести к продуктивному обсуждению, а также к большему количеству ссылок на данную опубликованную работу (Смотри The Effect of Open Access).
