간호기록의 간호용어체계 자동 매핑을 위한 프로토타입 개발 및 평가
저자
발행사항
서울 : 경희대학교 행정대학원, 2014
학위논문사항
학위논문(석사)-- 경희대학교 행정대학원 : 의료행정학과 2014. 2
발행연도
2014
작성언어
한국어
주제어
DDC
351-D 판사항(22)
발행국(도시)
서울
기타서명
A Study on the Prototype Development and Evaluation for Automatically Mapping Nursing Terminology in Nursing Records
형태사항
ⅲ, 76 p. : 삽화 ; 26 cm
일반주기명
지도교수: 윤은경
경희대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
참고문헌: p. 45-50
소장기관
This study used morphological analysis to develop a prototype which supports
automatic mapping of nursing terminology. For that purpose, the author
developed the prototype using Arirang Analyzer (Korean morpheme analyzer),
Korean keyword extraction system, and the Basic Data of Korea Standard
Health and Medical Terminology.
The whole process of the prototype development is, in accordance with the
system development life cycle, as follows: requirements definition, design,
implementation, test, and evaluation. As for requirements definition, the current
status of health organizations were analyzed, literature was reviewed and related
data was collected from opinion’s interviews, so the purpose, configuration,
operational conditions, and main features of the prototype were proposed. The
prototype which consists of pre-processing, morphological analysis and nursing
terminology mapping was designed using Spring framework, Java 1.6, and
Apache Tomcat. It implemented to generate outcome such as mapped nursing
term’s code and its name in Korean and English. While doing the system test,
those errors were debugged and properly improved according to language
conversion rule. The system performance was evaluated with respect to
expressiveness, use rate, use frequency, and mapping rate by using selected 673
nursing statements as for evaluation sample related to one specific nursing
diagnosis. The findings of the mapped nursing terms demonstrate that 64.3% are
conceptually expressed and 30.8% are partially expressed. In addition, the using- 75 -
rate of nursing terms is 9.4% and the mapping rate between the key-words
used in the nursing statements and the suggested nursing terminology is 45.5%.
As for the further investigation, it is necessary to apply morphological
analysis, syntax analysis, and machine learning to this kind of study to enhance
the accuracy of mapping as automatic. In particular, it is also desirable to
expand nursing axis and more specific terms for the adoption to the nursing
environment in reality. These results show that this study contributes to the
nursing terminology standardization and the knowledge accumulation through
nursing records.
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