Att utveckla ett system för informationsextraktion med öppen källkod som kallas behörighetskriterier Informationsextraktion (EliIE) för tolkning och formalisering av kriterier för behörighet för klinisk forskning med fritext (EC) efter Observational Medical Outcomes Partnership Common Data Model (OMOP CDM) version 5.0. Material och metoder: EliIE tolkar EC i fyra steg: 1) klinisk enhet och attributigenkänning, 2) negationsdetektering, 3) relationsextraktion och 4) begrepp normalisering och strukturering av produktionen. Informaticians och domänexperter rekryterades för att utforma en notation riktlinje och generera en utbildning corpus av kommenterade EC för 230 Alzheimers kliniska prövningar, som representerades som frågor mot OMOP CDM och inkluderade 8008 enheter, 3550 attribut, och 3529 relationer. En sekvensbeteckningsbaserad metod utvecklades för automatisk enhets- och attributigenkänning. Negationsdetektering stöddes av NegEx och en uppsättning fördefinierade regler. Relationsextraktion uppnåddes med hjälp av en vektorklassningsmaskin. Vi utförde vidare terminologibaserat begrepp normalisering och produktionsstrukturering. Resultat: I uppgiftsspecifika utvärderingar var den bästa F1-poängen för enhetsigenkänning 0,79, och för relationsextraktion 0,89. Noggrannheten i detektionen av negation var 0,94. Den övergripande noggrannheten för frågeformalisering var 0,71 i en end-to-end utvärdering. Slutsatser: I denna studie presenteras EliIE, ett OMOP CDM-baserat system för informationsextraktion för automatisk strukturering och formalisering av fritext EC. Enligt vår utvärdering, maskininlärning-baserade EliIE överträffar befintliga system och visar lovar att förbättra.
Ett annat system som kallas EliIE REF tolkar och formaliserar fritext EC med OMOP standard 1.
EliIE: An open-source information extraction system for clinical trial eligibility criteria
{'venue': None, 'journal': 'Journal of the American Medical Informatics Association', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}