Medizinische Begriffe extrahieren
Das Wolfram Neural Net Repository enthält ein Modell, das eine semantische Einbettung für etwa 110.000 medizinsche Begriffe ermöglicht, die aus Millionen von Publikationen, klinischen Notizen und Versicherungsansprüchen gewonnen wurden. Dieses Beispiel zeigt, wie man mit solchen Einbettungen einen Abstand zwischen den Konzepten definieren und den Raum klinischer Konzepte erforschen kann.
Laden Sie das Einbettungsmodell medizinischer Begriffe.
Dieses Modell ist auf klinisch-konzeptionelle Unique Identifier trainiert. Probieren Sie das Netzwerk mit einem dieser Identifier aus.
Laden Sie einen Datensatz medizinischer Begriffe aus dem Wolfram Data Repository.
Veranschaulichen Sie zunächst, wie die Einbettungen bereits virenbezogene Begriffe von bakterienbezogenen Begriffen trennen.
Ermitteln Sie alle virusbezogenen Begriffe.
Extrahieren Sie Identifikatoren der virusbezogenen Begriffe.
Führen Sie den gleichen Vorgang für Bakterien durch.
Visualisieren Sie diese Konzepte in einer 3D-Darstellung.
Verwenden Sie nun die Einbettungen, um mit FeatureNearest eine Suchmaschine für medizinischeBegriffe zu erstellen.
Finden Sie die 10 Bergiffe, die Metronidazol am ähnlichsten sind.
