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Die Anwendung von Natural Language Processing zur kompakten Erfassung einer Krankheit

Ermittlung der markanten Autorinnen und Autoren, der wichtigsten Fachzeitschriften, sowie der therapeutischen Möglichkeiten am Beispiel der „Colitis Ulcerosa“

  • 20k Accesses

Part of the FOM-Edition book series (FOMEDITION)

Zusammenfassung

Um die traditionelle und berühmte „Stecknadel im Heuhaufen“ zu den Behandlungsmöglichkeiten bei einer Krankheit zu erfassen, ist es erforderlich, im ersten Schritt einen Überblick über das existierende Fachwissen zu ermitteln. Ein sogenanntes „Korpus“ kann mittels der öffentlich verfügbaren Datenbank „PubMed“ unter Verwendung von „Natural Language Processing“ (NLP) erzeugt werden. Die weitere Systemanalyse und -visualisierung liefert ein Mengengerüst, eine Übersicht über die markantesten Forscherinnen und Forscher, die relevantesten Fachzeitschriften sowie die wichtigsten und möglicherweise präzisesten Behandlungsmöglichkeiten. Mit diesem Fachartikel wird demonstriert, wie auf eine relativ einfache Art und Weise die erste Literaturgrundlage zur Untersuchung von Behandlungsmöglichkeiten der Krankheit „Colitis Ulcerosa“ erstellt werden kann.

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Notes

  1. 1.

    https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/ zuletzt abgerufen am 28.10.19.

  2. 2.

    https://www.mendeley.com/ zuletzt abgerufen am 28.10.19.

  3. 3.

    https://rapidminer.com/zuletzt abgerufen am 28.10.19.

  4. 4.

    https://gephi.org/zuletzt abgerufen am 28.10.19.

  5. 5.

    https://www.awmf.org/awmf-online-das-portal-der-wissenschaftlichen-medizin/awmf-aktuell.html zuletzt abgerufen am 28.10.2019.

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Boichak, O., Buchkremer, R. (2020). Die Anwendung von Natural Language Processing zur kompakten Erfassung einer Krankheit. In: Buchkremer, R., Heupel, T., Koch, O. (eds) Künstliche Intelligenz in Wirtschaft & Gesellschaft. FOM-Edition. Springer Gabler, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-658-29550-9_22

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  • DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-658-29550-9_22

  • Published:

  • Publisher Name: Springer Gabler, Wiesbaden

  • Print ISBN: 978-3-658-29549-3

  • Online ISBN: 978-3-658-29550-9

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