Hybrid Rule-Based and Machine Learning Classification of Military Working Dog Medical Problems Using SNOMED CT and the Veterinary Extension
Dieses Paper präsentiert eine hybride, regelbasierte und auf maschinellem Lernen basierende Pipeline, die unstrukturierte medizinische Unterlagen von Militärdiensthunden erfolgreich mit einer Übereinstimmung von 82,7 % zum Expertenkonsens auf standardisierte SNOMED CT-Konzepte abbildet und dadurch eine automatisierte Gesundheitsüberwachung auf Bevölkerungsebene ermöglicht.