Holmusk gibt neue Veröffentlichung bekannt: Auf Deep Learning basierende Modelle zur Verarbeitung natürlicher Sprache, die unstrukturierte Notizen aus der Psychiatrie in quantifizierbare Maßnahmen übersetzen
(ots) - Die Publikation zeigt, wie die NLP-Modelle von Holmusk unstrukturierte psychiatrische Notizen aus EHRs in ein strukturiertes, quantifizierbares Format umwandeln k
Holmusk, ein f"Natural Language Processing-Based Quantification of the Mental State of Psychiatric Patients", in Computational Psychiatry (MIT Press) bekannt gegeben. Lesen Sie den vollst
Mit dieser Ver
"Mit den NLP-Labels k", sagt Sankha Mukherjee, Senior Data Scientist bei Holmusk und Hauptautor.
Zur Erstellung dieser Bibliothek nutzte das Data Science (KI)-Team von Holmusk sein spezielles System f
"Holmusks zuverl", sagte A. John Rush, MD, Professor Emeritus an der Duke-NUS Medical School, Au
Die soliden und skalierbaren NLP-Modelle von Holmusk erm
"Wir bei Holmusk warten wir nicht darauf, perfekte Daten zu sammeln, um Erkenntnisse zu analysieren und zu generieren. Die M", sagt Joydeep Sarkar, Chief Analytics Officer bei Holmusk.
Wissenschaftliche Quellen: Mukherjee S.S., Yu J., Won Y., McClay M.J., Wang L, Rush A.J., Sarkar J. (2020). Natural Language Processing-Based Quantification of the Mental State of Psychiatric Patients (https://www.mitpressjournals.org/doi/abs/10.1162/cpsy_a_00030). Computational Psychiatry, Volume 4, 76-106. https://doi.org/10.1162/cpsy_a_00030
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Holmusk setzt sich daf
Die Analyseplattform von Holmusk synthetisiert Real-World Data (RWD) mit propriet
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Datum: 16.02.2021 - 18:00 Uhr
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