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1.
Stud Health Technol Inform ; 281: 492-493, 2021 May 27.
Artículo en Inglés | MEDLINE | ID: mdl-34042616

RESUMEN

We developed a clinical named entity recognition model to predict clinical relevance of pharmacist interventions (PIs) by identifying and labelling expressions from unstructured comments of PIs. Three labels, drug, kidney and dosage, had a great inter-annotator agreement (>60%) and could be used as reference labelization. These labels also showed a high precision (>70%) and a variable recall (50-90 %).


Asunto(s)
Procesamiento de Lenguaje Natural , Farmacéuticos , Humanos
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