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Produktbild: Health Information Processing. Evaluation Track Papers
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Health Information Processing. Evaluation Track Papers 11th China Health Information Processing Conference, CHIP 2025, Dongguan, China, November 22–24, 2025, Proceedings

Aus der Reihe Communications in Computer and Information Science

79,99 €

inkl. gesetzl. MwSt., Versandkostenfrei

Beschreibung

Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

27.08.2026

Herausgeber

Qingcai Chen + weitere

Verlag

Springer Singapore

Seitenzahl

205

Maße (L/B)

23,5/15,5 cm

Sprache

Englisch

ISBN

978-981-9226-57-3

Beschreibung

Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

27.08.2026

Herausgeber

Verlag

Springer Singapore

Seitenzahl

205

Maße (L/B)

23,5/15,5 cm

Sprache

Englisch

ISBN

978-981-9226-57-3

Herstelleradresse

Springer Singapore
No. 12-2F 101 Business Park
47100 Puchong, Selangor D.E.
MY
Email: sdc-bookservice@springer.com
Telephone: +49 6221 3454301
Fax: +49 6221 3454229

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  • Produktbild: Health Information Processing. Evaluation Track Papers

  • .- Shared task 1: Content Quality Control Task for Admission Records in Inpatient Electronic Medical Records

    .- Overview of the Content Quality Control Task for Admission Records in Inpatient Electronic Medical Records in CHIP 2025.

    .- MedShard: Privacy-Preserving EMR QC with Rule Sharding and Multi-Agent Collaboration.

    .- Dual Enhancement with In-Context Learning and Chain-ofThought: Large Language Model-Driven Intelligent Connotation Quality Control of Medical Records.

    .- Semantic Quality Control of EMR Admission Notes: Integrating Rule Guidance, Prompt Optimization, and RAG.

    .- Leveraging Phased Training and Multi-Granularity Prompting with Large Language Models for Few-Shot Quality Control of Electronic Medical Records.

    .- M3-MedQC: A Method for Inherent Quality Control of Electronic Medical Records Based on Large Language Models and Multi-Granularity Evaluation.

    .- Quality Control of Electronic Medical Records Content Based on Q-LoRA Fine-tuning and a Hybrid Model-Rule Approach.

    .- Shared Task 2: Discharge Medication Recommendation for Metabolic Diseases Based on Chinese Electronic Health Records

    .- Overview of CHIP 2025 Shared Task 2: Discharge Medication Recommendation for Metabolic Diseases Based on Chinese Electronic Health Records.

    .- Towards Discharge Medication Recommendation via Multi-Scale Model Training and Multi-Dimensional Feature Enhancement.

    .- DP-EMR: A Chinese Medication Recommendation Method for Metabolic Diseases based on Two-stage Ensemble Learning.

    .- LoRA-Fine-Tuned LLMs for Discharge Medication Recommendation on Chinese EHRs.

    .- Multi-Format Fine-Tuning and Optimized Voting Ensemble for Robust Medication Recommendation in Chinese EMRs.

    .- Shared Task 3: Medical NLP Code Generation with FHIR for Clinical Trial Screening

    .- Overview of Medical NLP Code Generation with FHIR for Clinical Trial Screening.

    .- A Large Language Model-based System for Automatic Medical NLP Code Generation.

    .- An Iterative Code Generation and Optimization Framework Based on Dynamic Few-Shot Learning for Medical Information Processing.

    .- Prompt-Driven Program Synthesis for Clinical Trial Screening Criteria: From Natural Language to Executable FHIR Code Generation.