Patienturladdningssammanfattningar ger detaljerad medicinsk information om personer som har lagts in på sjukhus. För att göra en exakt och legitim bedömning av de rikliga uppgifterna bör en lämplig tidslayout av sekvensen av relevanta händelser sammanställas och användas för att driva en patientspecifik tidslinje, som ytterligare kan hjälpa medicinsk personal att fatta kliniska beslut. Processen för att identifiera den kronologiska ordningen av enheter kallas tidssambandsextraktion. I detta dokument föreslår vi en hybridmetod för att identifiera lämpliga tidsmässiga kopplingar mellan ett par enheter. Metoden kombinerar två tillvägagångssätt: den ena är regelbaserad och den andra bygger på den maximala entropimodellen. Vi utvecklar en integrationsalgoritm för att sammansmälta resultaten av de två tillvägagångssätten. Alla regler och integrationsalgoritmen anges formellt så att man enkelt kan reproducera systemet och resultaten. För att optimera systemets konfiguration använde vi 2012 i2b2 utmaning TLINK track dataset och tillämpade trefaldig korsvalidering till träningssetet. Sedan utvärderade vi dess prestanda på tränings- och testdataseten. Experimentresultaten visar att det föreslagna TEMPTING-systemet (TEMPoral relaTion extrahing) (ranked sjunde) uppnådde en F-poäng på 0,563, vilket var minst 30% bättre än baslinjesystemet, som slumpmässigt väljer TLINK-kandidater från alla par och tilldelar TLINK-typerna. TEMPTING-systemet med hjälp av hybridmetoden överträffade också det stegbaserade TEMPTING-systemet. Dess F-poäng var 3,51 % respektive 0,97 % bättre än i det stegbaserade systemet på träningssetet respektive testsetet.
Chang och Al. I REF föreslogs en hybridmetod för att fastställa tidsmässiga kopplingar mellan enheter som kombinerar en regelbaserad metod och en maximal entropimodell.
TEMPTING system: A hybrid method of rule and machine learning for temporal relation extraction in patient discharge summaries
{'venue': 'Journal of biomedical informatics', 'journal': 'Journal of biomedical informatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}