摘要：目的：大部分的临床症状记录以自由文本形式存储在临床记录中。如果将这些信息（临床记录）准确地加工成计算机可解释的数据。可以帮助临床决策支持和自动监测工作。方法：我们开发了一个可以使用临床叙述检测感染症状的基于规则算法和评估的自然语言处理（NLP）系统。训练集（60）和测试文档（444）从急诊室、紧急护理和初级卫生保健记录中随机抽取。每个文档都经过NLP加工以及两个医生单独的人工审查。感染症状检测规则在训练集中使用关键词和SNOMED—cT概念制定．然后使用的测试集进行评估。结果：总体症状检测的性能测量：精度为0．67，回收率为0．62，F值为O．64，总体症状检测的性能测量：精度为0．91，回收率为0．84．F值为O．87。结论：这项工作表明文本的处理可以使非特异性症状群的检测用于自动监测工作中．http://www.cqvip.com//QK/70356A/201310/46101670.html

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