detección de eventos de cáncer de mama contralateral utilizando el procesamiento del lenguaje natural

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El desarrollo de un modelo que utiliza el procesamiento del lenguaje natural y el aprendizaje automático para identificar las recurrencias locales en pacientes con cáncer de mama puede reducir el trabajo que lleva mucho tiempo de una revisión manual de la tabla. MÉTODOS: Diseñamos un filtro novedoso basado en conceptos y un modelo de predicción para detectar recurrencias locales utilizando EHR. Por favor encuentre el código matlab en el siguiente enlace. Hubo 35 pacientes con un nuevo cáncer de mama contralateral en los que los datos de supervivencia estaban disponibles. La supervivencia global a 5 años desde el diagnóstico de mama contralateral primaria fue de 82,65. Detección de eventos de cáncer de mama contralateral mediante el procesamiento del lenguaje Nature. En general, la detección de masas en los tejidos mamarios es más difícil en comparación con la detección de microcalcificaciones, no solo debido a la gran variación en el tamaño y la forma, sino también porque las masas a menudo muestran un contraste de imagen deficiente cuando se usa la mamografía. La dificultad en la clasificación de microcalcificaciones benignas y malignas también causa un problema significativo en el procesamiento de imágenes médicas.

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