Hybrid Rule-Based and Machine Learning Classification of Military Working Dog Medical Problems Using SNOMED CT and the Veterinary Extension
Este artículo presenta un flujo de trabajo híbrido de reglas y aprendizaje automático que mapea con éxito registros médicos no estructurados de perros de trabajo militares a conceptos estandarizados de SNOMED CT con un 82,7% de acuerdo con el consenso de expertos, permitiendo así la vigilancia de la salud automatizada a nivel poblacional.