Mål Författarnas mål var att utveckla och utvärdera maskininlärningsbaserade metoder för att extrahera kliniska enheter, inklusive medicinska problem, tester och behandlingar, samt deras påstådda status från sjukhusurladdningssammanfattningar skrivna med naturligt språk. Detta projekt var en del av 2010 Center of Informatics for Integrating Biology and the Bedside/ Veterans Affairs (VA) natural-language-processing challenge. Design Författarna implementerade ett maskinlearningbaserat system med namngivna enhetsigenkänningssystem för klinisk text och utvärderade systematiskt bidragen från olika typer av funktioner och ML-algoritmer med hjälp av ett träningskort på 349 kommenterade anteckningar. Baserat på resultaten från utbildningsdata utvecklade författarna ett nytt system för extraktion av hybrida kliniska enheter, som integrerade heuristiska regelbaserade moduler med ML-basens namngivna enhetsigenkänningsmodul. Författarna tillämpade hybridsystemet på konceptextrahering och påstående klassificering uppgifter i utmaningen och utvärderade dess prestanda med hjälp av en testdatauppsättning med 477 kommenterade anteckningar. Mätningar Standardmått inklusive precision, återkallande och F-mått beräknades med hjälp av det utvärderingsskript som tillhandahålls av Center of Informatics for Integrating Biology and the Bedside/VA challenge arrangörer. Den övergripande prestandan för alla tre typerna av kliniska enheter och alla sex typer av påståenden i 477 kommenterade noter ansågs vara det primära måttet i utmaningen. Resultat och diskussion Systematisk utvärdering av träningssetet visade att villkorliga Random Fields överträffade Support Vector Machines, och semantisk information från befintliga naturliga språkbehandlingssystem avsevärt förbättrade prestanda, även om bidragen från olika typer av funktioner varierade. Författarnas hybridenhetsextraktionssystem uppnådde en maximal total F-poäng på 0,8391 för konceptextrahering (rankad andra) och 0,9313 för påståendesklassificering (rankad fjärde, men inte statistiskt annorlunda än de tre första systemen) på testdatauppsättningen i utmaningen.
Författarna i REF implementerade ett maskininlärningsbaserat system med namngivna enhetsigenkänningssystem för klinisk text och utvärderade systematiskt bidragen från olika typer av funktioner och ML-algoritmer med hjälp av ett träningskort på 349 kommenterade anteckningar.
A study of machine-learning-based approaches to extract clinical entities and their assertions from discharge summaries
{'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']}