Interprétation de bonnes pratiques de codification médicale par du raisonnement à partir de cas - Application à la saisie de données pour les registres du cancer

Michael Schnell 1 Sophie Couffignal 1 Jean Lieber 2 Stéphanie Saleh 1 Nicolas Jay 2
2 ORPAILLEUR - Knowledge representation, reasonning
Inria Nancy - Grand Est, LORIA - NLPKD - Department of Natural Language Processing & Knowledge Discovery
Résumé : Les registres du cancer jouent un rôle important dans la lutte contre le cancer. Afin d'obtenir des données de qualité et comparables, des standards de codification internationaux et maintes bonnes pratiques de codification médicale doivent être respectés. Cet article propose une approche d'aide aux encodeurs dans le cadre des registres du cancer et décrit l'application de raisonnement à partir de cas. Cet article détaille également une implémentation prototype de l'approche décrite et des résultats préliminaires.
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Contributor : Michael Schnell <>
Submitted on : Sunday, October 28, 2018 - 12:53:23 PM
Last modification on : Friday, May 24, 2019 - 10:56:07 AM
Long-term archiving on : Tuesday, January 29, 2019 - 12:40:44 PM

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Michael Schnell, Sophie Couffignal, Jean Lieber, Stéphanie Saleh, Nicolas Jay. Interprétation de bonnes pratiques de codification médicale par du raisonnement à partir de cas - Application à la saisie de données pour les registres du cancer. Journée I.A. et Santé, Jul 2018, Nancy, France. ⟨hal-01907088⟩

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