Hybrid Rule-Based and Machine Learning Classification of Military Working Dog Medical Problems Using SNOMED CT and the Veterinary Extension
Cet article présente un pipeline hybride, combinant règles et apprentissage automatique, qui parvient à mapper les dossiers médicaux non structurés des chiens de travail militaires vers des concepts normalisés SNOMED CT avec un accord de 82,7 % par rapport au consensus d'experts, permettant ainsi une surveillance de la santé automatisée à l'échelle de la population.