Selection of Semantic Relevant Healthcare Services Subsets.

Journal: Studies in health technology and informatics
Published Date:

Abstract

We describe an approach to select semantically coherent specialty subsets based on the historical use of terminology by different service areas. Our approach uses rule-based and machine learning techniques to obtain a reduced set of 29 specialties.

Authors

  • Pilar Ávila
    Departamento de Informática en Salud, Hospital Italiano de Buenos Aires.
  • José Castaño
    Departamento de Computación, Facultad de Ciencias Exactas y Naturales, Universidad de Buenos Aires, Argentina.
  • Hernán Berinsky
    Departamento de Informática en Salud, Hospital Italiano de Buenos Aires.
  • Laura Gambarte
    Departamento de Informática en Salud, Hospital Italiano de Buenos Aires.
  • Hee Park
    Departamento de Informática en Salud, Hospital Italiano de Buenos Aires.
  • David Pérez
    Departamento de Informática en Salud, Hospital Italiano de Buenos Aires.
  • Carlos Otero
    Departamento de Informática en Salud, Hospital Italiano de Buenos Aires.
  • Mario Albornoz
    Departamento de Informática en Salud, Hospital Italiano de Buenos Aires.
  • Daniel Luna
    Departamento de Informática en Salud, Hospital Italiano de Buenos Aires, Argentina.