Low-cost algorithms for clinical notes phenotype classification to enhance epidemiological surveillance: A case study.

Journal: Journal of biomedical informatics
Published Date: Apr 8, 2025

Abstract

OBJECTIVE: Our study aims to enhance epidemic intelligence through event-based surveillance in an emerging pandemic context. We classified electronic health records (EHRs) from La Rioja, Argentina, focusing on predicting COVID-19-related categories in a scenario with limited disease knowledge, evolving symptoms, non-standardized coding practices, and restricted training data due to privacy issues.

Authors

  • Javier Petri
    Universidad de Buenos Aires, Facultad de Ciencias Exactas y Naturales, Departamento de Computación, Argentina.
  • Pilar Barcena Barbeira
    Universidad de Buenos Aires, Facultad de Medicina, Departamento de Salud Pública, Programa de Innovación Tecnológica en Salud Pública, Argentina.
  • Martina Pesce
    Universidad de Buenos Aires, Facultad de Medicina, Departamento de Salud Pública, Programa de Innovación Tecnológica en Salud Pública, Argentina.
  • Verónica Xhardez
    Proyecto ARPHAI, Centro Interdisciplinario de Estudios en Ciencia, Tecnología e Innovación, Argentina.
  • Rodrigo Laje
    Universidad de Buenos Aires, Facultad de Ciencias Exactas y Naturales, Departamento de Computación, Argentina; Universidad Nacional de Quilmes, Departamento de Ciencia y Tecnología, Argentina; CONICET, Argentina.
  • Viviana Cotik
    Departamento de Computación, Facultad de Ciencias Exactas y Naturales, Universidad de Buenos Aires, Argentina.

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