Negation är vanligt i kliniska dokument och är en viktig källa till dålig precision i automatiserade indexeringssystem. Tidigare forskning har visat att negativa termer kan vara svåra att identifiera om de ord som antyder negationer (negationssignaler) är mer än några ord bort från dem. Vi beskriver en ny hybridmetod, som kombinerar reguljära uttryck som matchar med grammatisk tolkning, för att ta itu med ovanstående begränsning genom att automatiskt upptäcka negationer i kliniska radiologirapporter. Design: Negationer klassificeras baserat på syntaktiska kategorier av negationssignaler, och negationsmönster, med hjälp av regelbunden uttrycksmatchning. Negaterade termer finns sedan i parseträd med hjälp av motsvarande negation grammatik. Mätningar: En klassificering av negationer och deras motsvarande syntaktiska och lexikala mönster utvecklades genom manuell inspektion av 30 radiologirapporter och validerades på en uppsättning av 470 radiologirapporter. Ytterligare 120 radiologirapporter valdes slumpmässigt ut som testuppsättningen där en modifierad Delphi-design användes av fyra läkare för att konstruera guldstandarden. I testuppsättningen 120 rapporter fanns totalt 2976 substantivfraser, av vilka 287 korrekt identifierades som negerade (sanna positiva), tillsammans med 23 oupptäckta sanna negationer (falska negativa) och 4 felaktiga negationer (falska positiva). Hybridmetoden identifierade negativa fraser med känslighet på 92, 6% (95% KI 90,9 - 93, 4%), positivt prediktivt värde på 98, 6% (95% KI 96,9 - 99, 4%) och specificitet på 99,87% (95% KI 99, 7- 99, 99, 99, 9%). Detta nya hybrida tillvägagångssätt kan exakt lokalisera negerade begrepp i kliniska radiologirapporter inte bara när i närheten av, men också på avstånd från, negationssignaler. III J Är Med Informera Assoc.
En hybridmetod som klassificerar negationer i radiologirapporter baserade på de syntaktiska kategorierna av negationssignalen och negationsmönstren utvecklades av Huang och Lowe REF.
A novel hybrid approach to automated negation detection in clinical radiology reports.
{'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', 'Mathematics']}