Nhận diện từ ngữ y tế bằng cách sử dụng từ điển ngữ nghĩa tính toán

Trí tuệ nhân tạo (AI) đóng vai trò quan trọng trong phân tích mẫu đơn y tế: nhận dạng, như một đầu vào, của Báo cáo Chăm sóc Tại nhà (PCR) của Tiểu bang New York (NYS), và suy luận dữ liệu như một đầu ra. PCR cung cấp dữ liệu y tế, pháp lý và đảm bảo chất lượng (QA) (khoảng 2-3 năm lưu trữ và phân tích) cần được tập trung hiệu quả để hỗ trợ dịch vụ y tế. Tự động hóa phân tích PCR NYS sẽ tạo điều kiện cho việc mô tả hiệu quả hơn và hữu ích hơn về tình trạng của bệnh nhân nhập viện cấp cứu (ER). Môi trường ER có thể rất căng thẳng đối với cơ thể con người do áp lực thời gian từ các yếu tố như khủng bố sinh học, chấn thương và/hoặc bệnh tật. Nhiệm vụ nhận dạng sẽ cho phép các nhân viên y tế trong ER đánh giá tất cả dữ liệu và kỹ thuật cấp cứu được thực hiện bởi nhân viên cứu thương và kỹ thuật viên y tế cấp cứu (EMT). Một màn hình máy tính, trình bày các biểu đồ, mô tả và suy luận về cơ thể của một con người, đại diện cho bệnh nhân, sẽ được cập nhật với thông tin ghi chép tay tương ứng từ PCR. Thông tin này sau đó có thể được chuyển đến một ngân hàng dữ liệu trung ương, nơi các bệnh viện khác có thể xác định liệu có khả năng bùng phát do khủng bố sinh học, bệnh tật, sự cố vật liệu nguy hiểm hoặc các sự kiện gây thương vong lớn không rõ ràng khác hay không. Hiện tại, có thể mất vài ngày hoặc thậm chí vài tuần, khi mà rõ ràng đã quá muộn, để phát hiện một tội ác quy mô lớn. Quá trình nhận dạng sẽ bao gồm một phương pháp giảm kích thước từ vựng bằng cách tích hợp kiến thức ngữ nghĩa với dữ liệu nhận dạng mẫu.