Nuvarande biomedicinska text mining insatser är främst inriktade på att extrahera information från kroppen av forskningsartiklar. Tabellerna innehåller dock viktig information såsom viktiga egenskaper hos kliniska prövningar. Här undersöker vi möjligheten att ta fram information ur tabeller. Vi fokuserar på att ta fram data om deltagare i kliniska prövningar. Vi föreslår en regelbaserad metod som bryter ner tabeller i cellnivåstrukturer och sedan extraherar information från dessa strukturer. Vår metod utfördes med ett F-mått på 83,3% för extraktion av antalet patienter, 83,7% för extraktion av patientens kroppsmasseindex och 57,75% för patientens vikt. Dessa resultat är lovande och visar att det är möjligt att ta fram information ur tabeller i biomedicinsk litteratur.
REF föreslog en regelbaserad lösning för att extrahera tabelldata från tabeller i kliniska dokument där data först bryts ned i cellnivåstrukturer beroende på deras komplexitet och sedan extraheras information från dessa cellstrukturer.
Extracting Patient Data from Tables in Clinical Literature - Case Study on Extraction of BMI, Weight and Number of Patients
{'venue': 'HEALTHINF', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}