Multilabel classification of medical concepts for patient clinical profile identification.

Journal: Artificial intelligence in medicine
Published Date: Jun 1, 2022

Abstract

BACKGROUND: The development of electronic health records has provided a large volume of unstructured biomedical information. Extracting patient characteristics from these data has become a major challenge, especially in languages other than English.

Authors

  • Christel Gérardin
    Institut Pierre Louis d'Epidémiologie et de Santé Publique, Sorbonne Université, Inserm, 27 rue Chaligny, 75012 Paris, France; Département de médecine interne, APHP. Sorbonne Université, France. Electronic address: christel.ducroz-gerardin@iplesp.upmc.fr.
  • Perceval Wajsbürt
    Sorbonne Université, Inserm, Université Sorbonne Paris Nord, Laboratoire d'Informatique Médicale et d'Ingénierie des Connaissances pour la e-Santé (LIMICS), 75006 Paris, France.
  • Pascal Vaillant
    Université Sorbonne Paris Nord, Laboratoire d'Informatique Médicale et d'Ingénierie des Connaissances en eSanté (LIMICS), Sorbonne Université, Inserm, F-93000 Bobigny, France.
  • Ali Bellamine
    Département de médecine interne, APHP. Sorbonne Université, France.
  • Fabrice Carrat
    Institut Pierre Louis d'Epidémiologie et de Santé Publique, Sorbonne Université, Inserm, 27 rue Chaligny, 75012 Paris, France; Public Health Department, Hôpital St-Antoine, APHP. Sorbonne-Université, Paris, France.
  • Xavier Tannier
    Sorbonne Université, Inserm, Univ Paris 13, Laboratoire d'Informatique Médicale et d'Ingénierie des Connaissances pour la e-Santé, LIMICS, 75006 Paris, France. Electronic address: xavier.tannier@sorbonne-universite.fr.

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