Mål Att utveckla en semantisk representation för kliniska forskningskriterier för att automatisera semistrukturerad informationsextrahering från behörighetskriterier text. Material och metoder En analyspipeline kallad valbarhetskriterier extraktion och representation (EliXR) utvecklades som integrerar syntaktisk tolkning och trädmönster gruvdrift för att upptäcka vanliga semantiska mönster i 1000 urvalskriterier slumpmässigt utvalda från http:// ClinicalTrials.gov. De semantiska mönstren var aggregerade och berikade med enhetliga medicinska språksystem semantiska kunskaper för att bilda en semantisk representation för kliniska forskningskriterier. Resultat Författarna kom fram till 175 semantiska mönster, som bildar 12 semantiska rolletiketter kopplade till deras täta semantiska relationer i ett semantiskt nätverk. Utvärdering Tre taxare kommenterade självständigt alla meningssegment (N1⁄4396) för 79 testkriterier med hjälp av de 12 främsta semantiska rolletiketterna. Av meningssegmenten var 86 procent (339) enhälligt korrekt märkta och 13,8% (55) korrekt märkta av två taxare. Fleiss k var 0,88, vilket tyder på ett nästan perfekt interneravtal. Slutsats Denna studie presenterar en semi-automatiserad datadriven metod för att utveckla ett semantiskt nätverk som ligger väl i linje med den högsta informationsstrukturen i den kliniska forsknings behörighetskriterier text och visar genomförbarheten av att använda den resulterande semantiska roll etiketter för att generera semistrukturerade behörighetskriterier med nästan perfekt interter tillförlitlighet.
EliXR tillhandahöll till exempel ett corpus-baserat ramverk för kunskapsinhämtning som använde det enhetliga medicinska språksystemet (UMLS) för att standardisera behörighetsbegreppskodning och för att berika behörighetsbegreppet relationer för kliniska forskningskriterier från text REF.
EliXR: an approach to eligibility criteria extraction and representation
{'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']}