Blødning ses hyppigt under indlæggelse, hvilket kan lede til forlænget indlæggelse, øget behandling og i værste fald en dårligere prognose. Viden om blødningstilfælde er vigtig i mange situationer, idet tidligere blødning er den primære risikofaktor for at bløde igen. Derfor er denne viden væsentlig i alle situationer, der kan øge blødningsrisikoen. Vi kan nu detektere sætninger, der indikerer blødningstilfælde med en PPV på 97% og en NPV på >99%. Desuden kan vi også automatisk detektere hvilket organ, det bløder fra.
Læs desuden artiklerne:
”Deep learning detects and visualizes bleeding events in electronic health records” hos rpth.
J. S. Pedersen, M. S. Laursen, C. Soguero-Ruiz, T. R. Savarimuthu, R. S. Hansen and P. J. Vinholt, “Domain over size: Clinical ELECTRA surpasses general BERT for bleeding site classification in the free text of electronic health records,” 2022 IEEE-EMBS International Conference on Biomedical and Health Informatics (BHI), Ioannina, Greece, 2022, pp. 1-4, doi: 10.1109/BHI56158.2022.9926955.
