Mål När den kliniska textutvinningen fortsätter att mogna blir dess potential som möjliggörande teknik för innovationer inom patientvård och klinisk forskning verklighet. En kritisk del av den processen är stelbent benchmarking-testning av metoder för behandling av naturligt språk på realistiska kliniska berättelser. I detta dokument beskriver författarna design och prestanda av tre toppmoderna text-mining ansökningar från National Research Council of Canada om utvärderingar inom 2010 i2b2 utmaning. Design De tre systemen utför tre viktiga steg i klinisk information utvinning: (1) extraktion av medicinska problem, tester, och behandlingar, från urladdning sammanfattningar och framsteg anteckningar; (2) klassificering av påståenden som gjorts om de medicinska problemen; (3) klassificering av relationer mellan medicinska begrepp. Maskininlärningssystem utförde dessa uppgifter med hjälp av stora-dimensionella påsar med funktioner, som härrör från både själva texten och från externa källor: UMLS, cTAKES och Medline. Mätningar Prestanda mättes per deluppgift med hjälp av mikrogenomsnittliga F-poäng, beräknade genom att jämföra systemanmärkningar med marksanmärkningar på en testuppsättning. Resultat Systemen rankas högt bland alla inskickade system i tävlingen, med följande F-poäng: konceptextraktion 0.8523 (rankad först); påståendedetektion 0.9362 (rankad först); relationsdetektion 0.7313 (rankad andra). Slutsats För alla uppgifter fann vi att införandet av ett brett spektrum av funktioner var avgörande för framgång. Viktigast av allt var att vårt val av algoritmer för maskininlärning gjorde att vi kunde vara mångsidiga i vår funktionsdesign och införa ett stort antal funktioner utan att överanstränga oss och utan att stöta på flaskhalsar i datorresurserna.
En maskininlärningsmetod användes också i toppprestandasystemet i 2010 i2b2/VA Challenge propositionsuppgift REF.
Machine-learned solutions for three stages of clinical information extraction: the state of the art at i2b2 2010
{'venue': 'Journal of the American Medical Informatics Association', 'journal': 'Journal of the American Medical Informatics Association', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}