För att testa hypotesen att de flesta fall av negerade begrepp i dikterade medicinska dokument kan upptäckas genom en strategi som bygger på verktyg som utvecklats för tolkning av formella (dator) språk-specifikt, en lexical scanner ("lexer") som använder regelbundna uttryck för att generera en ändlig tillstånd maskin, och en tolk som bygger på en begränsad delmängd av sammanhangsfri grammatik, känd som LALR(1) grammatik. En mångsidig utbildning uppsättning av 40 medicinska dokument från en mängd olika specialiteter inspekterades manuellt och användes för att utveckla ett program (Negfinder) som innehöll regler för att känna igen en stor uppsättning av negaterade mönster som förekommer i texten. Negfinders lexer och parser utvecklades med hjälp av verktyg som normalt används för att generera programmeringsspråk kompilatorer. Ingången till Negfinder bestod av medicinsk berättelse som var förbehandlad för att känna igen UMLS begrepp: texten till ett erkänt koncept hade ersatts med en kodad representation som inkluderade dess UMLS koncept ID. Programmet genererade ett index med en post per instans av ett begrepp i dokumentet, där närvaron eller frånvaron av negation av det begreppet spelades in. Denna information användes för att markera texten i varje dokument genom att färgkoda den för att göra det lättare att inspektera. Parsern utvärderades sedan på två sätt: 1) en testuppsättning på 60 dokument (30 urladdningssammanfattningar, 30 kirurgiska anteckningar) märkta av Negfinder inspekterades visuellt för att kvantifiera falskt positiva och falskt negativa resultat, och 2) en annan testuppsättning på 10 dokument undersöktes oberoende av en mänsklig observatör och Negfinder, och resultaten jämfördes. I den första utvärderingen med hjälp av märkta dokument upptäcktes 8 358 fall av UMLS-koncept i de 60 dokumenten, av vilka 544 var negationer som upptäcktes av programmet och verifierades genom mänsklig observation (sann-positiva resultat, eller TP). Tretton fall var felaktigt flaggas som negativa (false-positiva resultat, eller FPS), och programmet missade 27 fall av negation (false-negativa resultat, eller FNs), vilket ger en känslighet på 95,3 procent och en specificitet på 97,7 procent. I den andra utvärderingen med hjälp av oberoende negation upptäckt, 1869 begrepp upptäcktes i 10 dokument, med 135 TPs, 12 FPs, och 6 FNs, vilket ger en känslighet på 95,7 procent och en specificitet på 91,8 procent. En av orden "nej", "förnekade", "inte" eller "utan" var närvarande i 92,5 procent av alla negationer. C Co on nc cl lu us si io on ns s: : Negation av de flesta begrepp i medicinsk berättelse kan på ett tillförlitligt sätt upptäckas genom en enkel strategi. Detektionens tillförlitlighet beror på flera faktorer, varav det viktigaste är riktigheten av begreppsmatchning. Medicinsk berättelse, som består av dikterade fritextdokument såsom urladdningssammanfattningar eller kirurgiska anteckningar, är en integrerad del av den kliniska patientjournalen. Databaser med fritextmedicinska berättelser behöver ofta sökas för att hitta relevant information för kliniska ändamål och forskningsändamål. Forskare inom området informationssökning har utarbetat allmänna metoder för behandling av dokument med fritext så att relevanta dokument kan returneras som svar på frågor.
REF utvecklade Negfinder, ett regelbaserat system som känner igen negativa mönster i medicinska dokument.
Use of General-purpose Negation Detection to Augment Concept Indexing of Medical Documents: A Quantitative Study Using the UMLS
{'venue': 'Journal of the American Medical Informatics Association : JAMIA', 'journal': 'Journal of the American Medical Informatics Association : JAMIA', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}