Mål Att beskriva ett nytt system för uthämtning av läkemedelsinformationdTextraktordutvecklad för "i2b2-utdragningsutmaningen". Utvecklingen, funktionerna och den officiella utvärderingen av systemet är detaljerade. Design Textraktor bygger på ramverket Apache Unstructured Information Management Architecture (UMIA) och använder metoder som är en hybrid mellan maskininlärning och mönstermatchning. Två moduler i systemet är baserade på algoritmer för maskininlärning, medan andra moduler använder reguljära uttryck, regler och ordböcker, och en modul bäddar in MetaMap Transfer. Mätningar Den officiella utvärderingen baserades på en referensstandard på 251 sammanfattningar av ansvarsfrihet som kommenterades av alla lag som deltog i utmaningen. De mätvärden som användes var recall, precision och F 1-måttet. De beräknades med exakta och inexakta matchningar och i genomsnitt på system- och dokumentnivå. Resultat Referensmåttet för denna utmaning, systemnivå totalt F 1-mått, nådde ca 77% för exakta matchningar, med ett återkallande på 72% och en precision på 83%. Prestanda var bäst med ruttinformation (F 1 -mått ca 86%) och var bra för dosering och frekvensinformation, med F 1 -mått på ca 82e85%. Resultaten var inte lika bra för durationerna, med F 1 -mått på 36e39%, och av skäl, med F 1 -mått på 24e27%. Slutsats Den officiella utvärderingen av Textraktor för läkemedelsextraktionen i2b2 visade tillfredsställande prestanda. Detta system var bland de 10 bäst fungerande systemen i denna utmaning.
Meystre m.fl. REF använde ett hybridsystem, mellan maskininlärning och regelbaserad, kallad Textraktor.
Textractor: a hybrid system for medications and reason for their prescription extraction from clinical text documents
{'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']}