Oppgaven ser på et område som det i dag er implementert lite støtte for i eksisterende EPJ-systemer (Elektronisk Pasientjournal), knytting av emner til ustrukturert sykepleiedokumentasjon ved hjelp av tradisjonelle søketeknikker og rammeverk. Søking og navigering er dårlig utviklet i mange EPJ-systemer, spesielt for ustrukturert dokumentasjon. Knytning av emner til denne typen dokumentasjon kan derfor lette sykepleiernes hverdag, og metoden som presenteres i denne oppgaven kan være et verktøy i denne sammenhengen. Automatisk klassifisering er knyttet til mange usikkerhetsfaktorer. Disse usikkerhetsfaktorene forsøkes belyst ved vise til sykepleiedokumentasjonens natur og sprikende struktur, noe som vanskeliggjør en regelbasert tilnærming. Oppgaven argumenterer for at man kan tolerere feilkilder så lenge man er klar over at disse eksisterer, og at nytteverdien av å søke på emner fremfor enkelttermer er større enn problemene disse usikkerhetsfaktorene gir. Bruk av eksisterende rammeverk fremfor egendefinerte klassifiseringssystemer er en naturlig innfallsvinkel til en slik problemstilling. Oppgaven forsøker å vise ett prinsipp, mer enn en favorisering av ett spesielt rammeverk. Likevel vil ett rammeverk, Sabaklass versjon 2.0N, bli mer omtalt enn andre på grunn av at det har vært benyttet i implementasjonen av en prototyp i forbindelse med oppgaven. Oppgaven viser hvordan slik emnetilknytning kan foregå ved hjelp av en prototyp som er blitt utviklet for formålet. Prototypen benytter vektorrommodellen (VSM) sammen med en ordliste knyttet til rammeverket for å klassifisere ustrukturert sykepleiedokumentasjon. Valget av vektormodellen fremfor andre, tradisjonelle tekstgjenfinningsteknikker, er gjort ut ifra modellens egenskaper til å rangere delvise treff. De konkrete resultatene av prototypingen kan være diffuse. Dette er i stor grad knyttet til konstruksjonen av ordlisten, og vanskeligheter knyttet til å skaffe en god testsamling. Likevel peker de foreløpige resultatene i favør for en slik søkemetodikk, fordi den kan benyttes sammen med eksisterende søkemetodikker, og den representerer en fordel ved ukjent dokumentasjon.
Identifer | oai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:ntnu-10202 |
Date | January 2005 |
Creators | Østby, Asbjørn Eidevik |
Publisher | Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet, Institutt for datateknikk og informasjonsvitenskap, Institutt for datateknikk og informasjonsvitenskap |
Source Sets | DiVA Archive at Upsalla University |
Language | Norwegian |
Detected Language | Norwegian |
Type | Student thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text |
Format | application/pdf |
Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
Page generated in 0.0027 seconds