Bakgrund: Utvinning av klinisk information såsom läkemedel eller problem från klinisk text är en viktig uppgift för klinisk behandling av naturligt språk (NLP). Regelbaserade metoder används ofta i kliniska NLP-system eftersom de är lätta att anpassa och anpassa. Nyligen har övervakade maskininlärningsmetoder visat sig vara effektiva även i klinisk NLP. Att kombinera olika klassificeringar för att ytterligare förbättra prestandan hos system för erkännande av kliniska enheter har dock inte undersökts i någon större utsträckning. Att kombinera klassificerare till en ensembleklassare innebär både utmaningar och möjligheter att förbättra prestandan i sådana NLP-uppgifter. Metoder: Vi undersökte ensembleklassare som använde olika röstningsstrategier för att kombinera utgångar från tre individuella klassiatorer: ett regelbaserat system, ett system med stödvektorer (SVM) och ett villkorat slumpmässigt fält (CRF)baserat system. Tre röstningsmetoder föreslogs och utvärderades med hjälp av de kommenterade datamängderna från 2009 års NLP-utmaning i2b2: enkel majoritet, lokal SVM-baserad röstning och lokal CRF-baserad röstning. Resultat: Utvärdering av 268 manuellt kommenterade utsläppssammanfattningar från i2b2-utmaningen visade att den lokala CRF-baserade röstningsmetoden uppnådde den bästa F-poängen på 90,84% (94,11% Precision, 87,81% Recall) för 10-faldig korsvalidering. Vi jämförde sedan våra system med det först rankade systemet i utmaningen genom att använda samma tränings- och testset. Vårt system baserat på majoritetsomröstning uppnådde en bättre F-poäng på 89,65% (93,91% Precision, 85,76% Recall) än den tidigare rapporterade F-poäng på 89,19% (93,78% Precision, 85,03% Recall) av det först rankade systemet i utmaningen. Våra experimentella resultat med 2009 i2b2 utmaning dataset visade att ensemble klassificerare som kombinerar enskilda klassiatorer i ett röstningssystem kan uppnå bättre prestanda än en enda klassifier i att känna igen läkemedelsinformation från klinisk text. Kommittén föreslår att enkla strategier som lätt kan genomföras, t.ex. majoritetsomröstningar, kan ha potential att avsevärt förbättra erkännandet av kliniska enheter.
Efter utmaningen, Doan m.fl. REF tillämpade olika klassificeringar med olika röstningsstrategier för att kombinera resultat från tre individuella klassificeringar (ett regelbaserat system, SVM och CRF) med en F-poäng på 91 %.
Recognition of medication information from discharge summaries using ensembles of classifiers
{'venue': 'BMC Medical Informatics and Decision Making', 'journal': 'BMC Medical Informatics and Decision Making', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}