Inledning Detta arbete beskriver Medication and Negative Drug Events from Electronic Health Records (MADE 1.0) corpus och ger en översikt över MADE 1.0 2018 utmaningen för att extrahera läkemedel, indikation och biverkningar (ADEs) från elektroniska hälsorekord (EHR) anteckningar. Mål Målet med MADE är att tillhandahålla en uppsättning gemensamma utvärderingsuppgifter för att bedöma den senaste tekniken för system för behandling av naturligt språk (NLP) som tillämpas på EHR till stöd för övervakning av läkemedelssäkerhet och säkerhetsövervakning av läkemedel. Vi tillhandahåller också riktmärken för MADE-datasetet med hjälp av de systeminlagor som mottagits i MADE 2018-utmaningen. Metoder MADE 1.0 utmaningen har släppt en expertanmäld kohort av läkemedel och ADE information som omfattar 1089 helt avidentifierade longitudinella EHR anteckningar från 21 slumpmässigt utvalda patienter med cancer vid University of Massachusetts Memorial Hospital. Med hjälp av denna kohort som riktmärke utformade MADE 1.0-utmaningen tre gemensamma NLP-uppgifter. Den namngivna enhetsigenkänningsuppgiften (NER) identifierar läkemedel och deras attribut (dosering, rutt, varaktighet och frekvens), indikationer, ADE och allvarlighetsgrad. I relationsidentifieringsuppgiften (RI) identifieras sambanden mellan de namngivna enheterna: medicineringsindikering, medicinering-ADE och attributrelationer. Den tredje gemensamma uppgiften (NER-RI) utvärderar NLP-modeller som utför NER- och RI-uppgifter gemensamt. Totalt deltog 11 lag från fyra länder i minst en av de tre gemensamma uppgifterna, och totalt 41 systembidrag mottogs. Resultat De bästa systemen F 1 poäng för NER, RI och NER-RI var 0,82, 0,86 respektive 0,61. Ensemble classifiers använder lagets bidrag förbättrade prestanda ytterligare, med en F 1 poäng på 0,85, 0,87 och 0,66 för de tre uppgifterna, respektive. Slutsats MADE resultat visar att den senaste tidens framsteg i NLP har lett till anmärkningsvärda förbättringar i NER och RI uppgifter för den kliniska domänen. Det finns dock fortfarande utrymme för förbättringar, särskilt när det gäller NER-RI-uppgiften. En del av ett temanummer på "NLP Challenge for Detecting Medication and Negative Drug Events from Electronic Health Records (MADE 1.0)" gäst redigerad av Feifan Liu, Abhyuday Jagannatha och Hong Yu.  MADE (Medication and Negative Drug Events from Electronic Health Records) 1,0 corpus omfattar 1089 elektroniska patientjournaler med detaljerade namngivna enheter och relationsanteckningar. Vi tillhandahåller referensresultat från och analys av MADE 1.0 corpus med hjälp av systeminlagor i MADE 1.0 utmaningen. MADE 1.0 resultat tyder på att maskininlärningssystem kan vara användbara för automatisk extraktion av negativa läkemedelshändelser och relaterade enheter från ostrukturerade texter men att utrymme för förbättringar kvarstår.
I den senaste MADE (Medication, indikation och biverkningar) 1.0 Challenge, var REF deltagarna tvungna att identifiera samband mellan läkemedel och ADEs, indikationer, andra tecken och symtom.
Overview of the First Natural Language Processing Challenge for Extracting Medication, Indication, and Adverse Drug Events from Electronic Health Record Notes (MADE 1.0)
{'venue': 'Drug Safety', 'journal': 'Drug Safety', 'mag_field_of_study': ['Medicine']}