9、医学术语索引工具F - MTI与SNOMED CT法语版的研究进展

医学术语索引工具F - MTI与SNOMED CT法语版的研究进展

1. 医学信息分级与研究背景

医学信息存在不同的分级体系，主要包括医疗经济分类、统计分类和术语命名等方面。具体如下：
| 分类类型 | 具体内容 | 数量 |
| — | — | — |
| 医疗经济分类 | GHM | 700组 |
| 统计分类 | CIM - 10 | 11,500个类别 |
| 术语命名 | SNOMED | 360,000个概念 |

在医学术语索引方面，F - MTI和Snocode是两款重要的工具。研究对它们生成的SNOMED代码集进行了比较，先直接对SNOMED代码集进行简单对比，再将SNOMED代码投影为CIM - 10代码后，利用专家手动描述性索引作为参考进行对比。这两款工具将SNOMED转换为CIM - 10的过程有所不同，Snocode采用SFINM的转码，而F - MTI结合了SFINM和UMLS2007AA的转码，研究优先使用F - MTI的转码。

2. 研究方法

2.1 语料选择

研究选取了鲁昂大学医院医生在2005年撰写的100份病历报告作为评估样本，其中50份来自心脏病科，50份来自肺病科，这是因为医学索引专家（PM）擅长这两个领域。这些病历从医院电子病历系统中提取（2005年有1,080,384名患者和182,808份病历报告）。病历包含疾病史、治疗行为、检查和药物处方等信息，专家阅读每份病历后，用CIM - 10进行描述性索引，形成参考索引。

2.2 评估指标

• Hooper度量