Medical texts are an underused source of data in clinical analytics. Extracting the relevant information from unstructured texts is difficult and while there are some tools available, they are often targeted for English texts. The situation is worse for smaller languages, such as Finnish.
In this work, we reviewed literature in text mining and natural language processing fields in the scope of analyzing medical texts. Using the results of our literature review, we created an algorithm for information extraction from patient record texts.
During this thesis work we created a decent text mining tool that works through text classification. This algorithm can be used detect medical conditions solely from medical texts. The usage of the algorithm is limited through the availability of large training data.Potilaskertomustekstejä käytetään kliinisessä analytiikassa huomattavan vähäisessä määrin. Olennaisen tiedon poimiminen tekstin joukosta on vaikeaa, ja vaikka siihen on työkaluja saatavilla, ovat ne useimmiten tehty englanninkielisille teksteille. Pienempien kielten, kuten suomen kohdalla tilanne on heikompi.
Tässä työssä tehtiin kirjallisuuskatsaus tekstinlouhintaan ja luonnollisen kielen käsittelyyn liittyvään kirjallisuuteen, keskittyen erityisesti menetelmiin jotka soveltuvat lääketieteellisten tekstien analysointiin. Kirjallisuuskatsauksen pohjalta loimme algoritmin, joka soveltuu yleisesti lääketieteellisten tekstien luokitteluun.
Tämän diplomityön osana luotiin tekstinlouhintatyökalu suomenkielisille lääketieteellisille teksteille. Kehitettyä algoritmia voidaan käyttää erilaisten tilojen tunnistamiseen potilaskertomusteksteistä. Algoritmin käyttöä kuitenkin rajoittaa tarve suurehkolle määrälle opetusdataa
