Mål Vi utvecklade systemet Medicination Extraction and Normalization (MedXN) för att extrahera omfattande läkemedelsinformation och normalisera den till den mest lämpliga RxNorm koncept unik identifierare (RxCUI) så specifikt som möjligt. Metoder Medicinering beskrivningar i kliniska anteckningar dekomponerades i medicinering namn och attribut, som extraherades separat med hjälp av RxNorm ordbok uppslagning och reguljärt uttryck. Därefter kombinerades varje läkemedelsnamn och dess attribut enligt RxNorm-konventionen för att hitta den lämpligaste RxNorm-representationen. För att göra detta använde vi seriella hierarkiska steg implementerade i Apaches ostrukturerade informationshanteringsarkitektur. Vi utförde också synonymexpansion, tog bort falska läkemedel, och använde inference regler för att förbättra medicinering extraktion och normalisering prestanda. Resultat En utvärdering av testdata på 397 omnämnta läkemedel visade F-mått på 0,975 för läkemedelsnamn och över 0,90 för de flesta attribut. RxCUI-uppdraget producerade F-mått på 0,932 för läkemedelsnamn och 0,864 för fullständig läkemedelsinformation. De flesta falska negativa RxCUI uppdrag i fullständig medicinering information beror på mänskligt antagande av saknade attribut och medicinering namn i guld standarden. Slutsatser MedXN-systemet (http://sourceforge. net/projects/ohnlp/files/MedXN/) kunde extrahera omfattande läkemedelsinformation med hög noggrannhet och visade god normaliseringsförmåga till RxCUI så länge det fanns tydliga bevis. Mer sofistikerade inferensregler kan leda till ytterligare förbättringar av specifika RxCUI-uppdrag för ofullständiga läkemedelsbeskrivningar.
Mer nyligen, Sohn et al. REF beskrev ett system för läkemedelsextraktion och normalisering (MedXN) som är baserat på RxNorm-lexikonet kombinerat med inferensregler.
MedXN: an open source medication extraction and normalization tool for clinical text
{'venue': 'Journal of the American Medical Informatics Association : JAMIA', 'journal': 'Journal of the American Medical Informatics Association : JAMIA', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}