Hybrid Rule-Based and Machine Learning Classification of Military Working Dog Medical Problems Using SNOMED CT and the Veterinary Extension
본 논문은 비정형 군견 의료 기록을 전문가 합의와 82.7%의 일치율로 표준화된 SNOMED CT 개념에 성공적으로 매핑하는 하이브리드 규칙 기반 및 머신러닝 파이프라인을 제시하며, 이를 통해 자동화된 인구 수준의 건강 감시를 가능하게 한다.