Microsoft Word - keynote 1.docx

نویسندگان

  • Yuan An
  • Ritu Khare
  • Xiaohua Hu
  • Il-Yeol Song
چکیده

Forms are a major source of input for getting data into the underlying medical databases of electronic health/medical record (EHR/EMR) systems. Standardizing encounter forms and integrating data collected from different forms into a single database would greatly reduce heterogeneity. In this paper, we describe a framework, the fEHR-plus system, that annotates, maps, and integrates user-specified encounter forms into a single database. The development of the framework incorporates machine learning, standard medical terminology, and the principles of database design. We conduct an empirical study with 52 forms collected from 6 medical institutions for evaluating the performance of the fEHR-plus system. The overall results show that the system is promising towards improving interoperability among electronic health record systems.

برای دانلود متن کامل این مقاله و بیش از 32 میلیون مقاله دیگر ابتدا ثبت نام کنید

ثبت نام

اگر عضو سایت هستید لطفا وارد حساب کاربری خود شوید

ذخیره در منابع من


  با ذخیره ی این منبع در منابع من، دسترسی به آن را برای استفاده های بعدی آسان تر کنید

برای دانلود متن کامل این مقاله و بیش از 32 میلیون مقاله دیگر ابتدا ثبت نام کنید

ثبت نام

اگر عضو سایت هستید لطفا وارد حساب کاربری خود شوید

عنوان ژورنال:

دوره   شماره 

صفحات  -

تاریخ انتشار 2012