Mål Att utveckla ett omfattande system för tidsextrahering som kan identifiera händelser, temporaluttryck och deras tidsmässiga samband i klinisk text. Detta projekt var en del av 2012 i2b2 kliniska naturliga språkbehandling (NLP) utmaning om temporal information extrahering. Material och metoder 2012 i2b2 NLP utmaning arrangörer manuellt kommenterade 310 klinik anteckningar enligt en definierad annotering riktlinje: en utbildning uppsättning 190 anteckningar och en test uppsättning 120 anteckningar. Alla deltagande system utvecklades på träningssetet och utvärderades på testsetet. Vårt system består av tre moduler: händelseextraktion, tidsuttrycksextraktion och temporal relation (även kallad Temporal Link, eller 'TLink') extraktion. TLink-extraheringsmodulen innehåller tre individuella klassificeringar för TLinks: (1) mellan händelser och sektionstider, (2) inom en mening och (3) över olika meningar. Prestandan i vårt system utvärderades med hjälp av manus som tillhandahålls av i2b2-organisatörerna. Primära mått var mikrogenomsnittlig precision, återkallande och F-mått. Resultat Vårt system var bland de högst rankade. Den uppnådde F-mått på 0,8659 för tidsuttrycksextraktion (rankad fjärde), 0,6278 för end-to-end TLink-spår (rankad först) och 0,6932 för TLink-spår (rankad först) i utmaningen. Därefter undersökte vi olika strategier för TLink-utvinning och kunde marginellt förbättra prestandan med ett F-mått på 0,6943 för TLink-spår.
Ett omfattande system för att extrahera tidsinformation från kliniska texter föreslogs av Tang et al. Hoppa över det.
A hybrid system for temporal information extraction from clinical text
{'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']}