---
# System prepended metadata

title: Tâm - Meeting 1 - 24/12/19
tags: [' Vo Thi Ngoc Chau', ' Cao Hoang Tru', BKHCMUT, ' Research']

---

---
title: 'Tâm - Meeting 1 - 24/12/19'
tags: BKHCMUT, Research, Cao Hoang Tru, Vo Thi Ngoc Chau
---

Meeting 1 - 24/12/19
===

## Table of Contents

[TOC]

## Các hướng nghiên cứu
-    **Sentiment Analysis:** sentiments từ bác sĩ, điều dưỡng, bệnh nhân; sentiments về quá trình điều trị
-    **Information extraction:** về thuật ngữ, thông tin bệnh, tests, treaments
-    **Relationship extraction:** (linear context) giữa treatment và bệnh. thường là các dự án share task (collaborations).

## Tìm hiểu MIMIC text
-    **Tổng quát MIMIC database:**
        -    MIMIC-III v1.4
        -    Gồm 40 tables và tổng cộng 728,556,685 rows và 534 columns
        -    Thông tin chi tiết về schema tại [đây](https://mit-lcp.github.io/mimic-schema-spy/index.html)
        -    Thông tin thật của hơn 40 ngàn bệnh nhân tại Beth-Isreal Deaconess Medical Center critical care unit
        -    Thông tin bao gồm demographics, vital sign measurements made at the bedside (~1 data point per hour), laboratory test results, procedures, medications, caregiver notes, imaging reports, and mortality (both in and out of hospital).
-    **Các đặc điểm của MIMIC text:** 
        -    không có ngữ pháp, không câu hoàn chỉnh
        -    note ngắn và có áp lực thời gian
        -    có thể được thực hiện bởi người có chuyên môn
        -    So sánh với Kaggle datasets: kaggle chuẩn và đã được clean hơn
-    **Label của MIMIC text:** 
        -    Tìm hiểu về availability của MIMIC clinical text label phục vụ cho sentiment analysis: có **public?** và có **label?**
        -    Trong trường hợp *not public*: Công trình chuẩn bị dữ liệu như thế nào?
        -    Trong trường hợp *không có label*: sẽ gửi đi review cho những chuyên gia hỗ trợ nào
        -    Tham khảo những công trình liên quan; tham khảo/trao đổi với anh Thái
## References
-    Reference about sentiment analysis in clinical text (for MIMIC)
-    Tham khảo:
        -    JAIST: Mixture of Language Models Utilization in Score-Based Sentiment Classification on Clinical Narratives. DANG, TRAN THAI. Supervisor: Ho Bao Tu. 2016-09
        -    Analysis of Aspect-Based Sentiment in Clinical Text from Electronic Medical Records. DAM Hieu Chi, et al
## Các câu hỏi trọng tâm
-    **What** - đề tài nghiên cứu
-    **Why** - mục đích áp dụng của công trình này
-    **Các approach chính** - các approach hiện có trong research về sentiment analysis trong clinical text
-    Thực hiện **literature review** về sentiment analysis trong clinical text
## Vì sao chọn MIMIC database
-    Lượng data nhiều
-    Description chi tiết
-    Phong phú về type data
-    Phương pháp khoa học
-    Data thật
-    là standard cho research

## Check point về tiến độ trong 2 tuần nữa
:::info
**Find this document incomplete?** Leave a comment!
:::

###### tags: `Sentiment Analysis` `MIMIC clinical text` `BKHCMUT`
