Den tredje i2b2 Workshop om naturligt språk bearbetning utmaningar för kliniska register fokuserade på identifiering av läkemedel, deras doser, lägen (vägar) för administration, frekvenser, durationer, och skäl för administration i sammanfattningar av ansvarsfrihet. Denna utmaning kallas medicinutmaningen. För medicinering utmaning, i2b2 släppt detaljerade annotering riktlinjer tillsammans med en uppsättning kommenterade urladdningssammanfattningar. Tjugo team som representerade 23 organisationer och nio länder deltog i medicinutmaningen. Lagen producerade regelbaserade, maskininlärning och hybridsystem riktade mot uppgiften. Även om regelbaserade system dominerade topp 10, var det bästa systemet en hybrid. Av alla läkemedelsrelaterade fält var varaktigheter och orsaker de svåraste för alla system att upptäcka. Medan mediciner själva identifierades med bättre än 0,75 F-mått av alla de 10 bästa systemen, var den bästa F-mått för varaktigheter och skäl 0,525 respektive 0,459, respektive. State-of-the-art naturliga språk bearbetningssystem går en lång väg mot att extrahera läkemedel namn, doser, lägen och frekvenser. De är dock begränsade när det gäller att erkänna varaktighet och förnuftsområden och skulle kunna dra nytta av framtida forskning.
2009 i2b2 Medicination Extraction Challenge Tre Best Systems 20 team som representerar 23 organisationer och 9 länder deltog i den ursprungliga utmaningen; 10 system använde en regelbaserad metod, 4 använde en maskininlärning-baserad metod, och 6 använde en hybrid metod REF.
Extracting medication information 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']}