แจ้งเอกสารไม่ครบถ้วน, ไม่ตรงกับชื่อเรื่อง หรือมีข้อผิดพลาดเกี่ยวกับเอกสาร ติดต่อที่นี่ ==>
หากไม่มีอีเมลผู้รับให้กรอก thailis-noc@uni.net.th ติดต่อเจ้าหน้าที่เจ้าของเอกสาร กรณีเอกสารไม่ครบหรือไม่ตรง

Development of experience base ontology to increase competency of semi-automated ICD-10-TM coding system

Organization : King Mongkut's University of Technology North Bangkok. Faculty of Information Technology

Organization : King Mongkut's University of Technology North Bangkok. Faculty of Applied Science
keyword: Experience base.
LCSH: ONTOLOGY
; Knowledge base.
; Semi-automated ICD coding system.
Abstract: The objectives of this research were to create the International Classification of Diseases, 10th edition, Thai Modification - ICD-10-TM experience base ontology, to test usability of the ICD-10-TM experience base with knowledge base in a semi-automated ICD coding system, and to increase competency of the system. ICD-10-TM experience base ontology was created by collecting 4,880 anonymous patient records coded into ICD codes from 32 volunteer expert codes working in different hospitals. Data were checked for misspelling and mismatch elements and converted into experience base ontology using n-triple (N3) format of resource description framework. The semi-automated coding software could search experience base when initial searching from ICD knowledge base yielded no result. Competency of the semiautomated coding system was tested using another data set contain 14,982 diagnosis from 5,000 medical records of anonymous patients. All ICD codes produced by the semiautomated coding system were checked against the correct ICD codes validated by ICD expert coders. When the system use only ICD knowledge base for automated coding, it could find 7,142 ICD codes (47.67%), recall = 0.477, precision =0.909, but when it used ICD knowledge base with experience base search, it could find 9,283 ICD codes (61.96%), recall = 0.677, precision = 0.928. This increase ability of the system was statistical significant (paired T-test p-value = 0.008 (< 0.05). This research demonstrated a novel mechanism to use experience base ontology to enhance competency of semiautomate ICD coding system. The model of interaction between knowledge base and experience base developed in this work could be used as a basic knowledge for development of other computer systems to compute intelligence answer for complex questions as well.
King Mongkut's University of Technology North Bangkok. Central Library
Address: Bangkok
Email: library@kmutnb.ac.th
Created: 2555
Modified: 2556-04-10
Issued: 2556-04-10
บทความ/Article
application/pdf
BibliograpyCitation : วารสารเทคโนโลยีสารสนเทศ. ปีที่ 8, ฉบับที่ 2 (ก.ค.-ธ.ค. 55), หน้า 95-99.
tha
ลำดับที่.ชื่อแฟ้มข้อมูล ขนาดแฟ้มข้อมูลจำนวนเข้าถึง วัน-เวลาเข้าถึงล่าสุด
1 ch16_14.pdf 106.36 KB38 2020-10-18 11:21:30
ใช้เวลา
0.024621 วินาที

Wansa Paoin
Title Contributor Type
Development of experience base ontology to increase competency of semi-automated ICD-10-TM coding system
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Wansa Paoin;Supot Nitsuwat.

บทความ/Article
Supot Nitsuwat.
Title Contributor Type
Development of experience base ontology to increase competency of semi-automated ICD-10-TM coding system
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Wansa Paoin;Supot Nitsuwat.

บทความ/Article
Copyright 2000 - 2026 ThaiLIS Digital Collection Working Group. All rights reserved.
ThaiLIS is Thailand Library Integrated System
สนับสนุนโดย สำนักงานบริหารเทคโนโลยีสารสนเทศเพื่อพัฒนาการศึกษา
กระทรวงการอุดมศึกษา วิทยาศาสตร์ วิจัยและนวัตกรรม
328 ถ.ศรีอยุธยา แขวง ทุ่งพญาไท เขต ราชเทวี กรุงเทพ 10400 โทร. โทร. 02-232-4000
กำลัง ออน์ไลน์
ภายในเครือข่าย ThaiLIS จำนวน 61
ภายนอกเครือข่าย ThaiLIS จำนวน 4,791
รวม 4,852 คน

More info..
นอก ThaiLIS = 171,222 ครั้ง
มหาวิทยาลัยสังกัดทบวงเดิม = 1,733 ครั้ง
มหาวิทยาลัยราชภัฏ = 10 ครั้ง
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคล = 5 ครั้ง
รวม 172,970 ครั้ง
Database server :
Version 2.5 Last update 1-06-2018
Power By SUSE PHP MySQL IndexData Mambo Bootstrap
มีปัญหาในการใช้งานติดต่อผ่านระบบ UniNetHelp


Server : 8.199.134
Client : Not ThaiLIS Member
From IP : 216.73.216.172