Hybrid Rule-Based and Machine Learning Classification of Military Working Dog Medical Problems Using SNOMED CT and the Veterinary Extension
本論文は、非構造化された軍用作業犬の診療記録を、専門家のコンセンサスに対して82.7%の一致率で標準的なSNOMED CT概念へとマッピングすることに成功した、ルールベースと機械学習を組み合わせたハイブリッド・パイプラインを提示するものであり、これにより自動化された集団レベルの健康監視を可能にする。