Motivering: Trots sjukdomarnas centrala roll i biomedicinsk forskning har det gjorts mycket färre försök att automatiskt avgöra vilka sjukdomar som nämns i en text-uppgiften sjukdomsnamn normalisering (DNorm)-jämfört med andra normaliseringsuppgifter inom biomedicinsk textutvinning forskning. Metoder: I denna artikel introducerar vi den första maskininlärningsmetoden för DNorm, med hjälp av NCBI sjukdom corpus och MEDIC ordförråd, som kombinerar MeSH Õ och OMIM. Vår metod är en högpresterande och matematiskt principiell ram för att lära sig likheter mellan omnämnanden och begreppsnamn direkt från träningsdata. Tekniken är baserad på parvis inlärning för att rangordna, som inte tidigare har tillämpats på normaliseringsuppgiften men har visat sig framgångsrik i stora optimeringsproblem för informationshämtning. Resultat: Vi jämför vår metod med flera tekniker baserade på lexikal normalisering och matchning, MetaMap och Lucene. Vår algoritm uppnår 0,782 mikrogenomsnittligt F-mått och 0,809 makrogenomsnittligt F-mått, en ökning jämfört med den mest högpresterande baslinjemetoden på 0,121 respektive 0,098. Tillgänglighet: Källkoden för DNorm finns på http://www. ncbi.nlm.nih.gov/CBBresearch/Lu/Demo/DNorm, tillsammans med en webbaserad demonstration och länkar till NCBI:s sjukdomskorpus. Resultat om PubMed abstracts finns tillgängliga i PubTator: http://www.ncbi.nlm. nih.gov/CBBresearch/Lu/Demo/PubTator
Maskininlärning baserade metoder, som lär sig likheterna mellan biomedicinska enheter nämner och ontologi koncept namn från märkta utbildningsdata har också föreslagits och tillämpas som en lösning på normalisering uppgift för olika biomedicinska enheter såsom sjukdomar REF.
DNorm: disease name normalization with pairwise learning to rank
{'venue': 'Bioinformatics', 'journal': 'Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}