I moderna elektroniska journaler (EMR) mycket av de kliniskt viktiga data -tecken och symtom, symptom svårighetsgrad, sjukdomsstatus, etc. -finns inte i strukturerade datafält, utan är kodade i klinisk genererad berättande text. Behandling av naturligt språk (NLP) är ett sätt att "låsa upp" denna viktiga datakälla för ansökningar i kliniskt beslutsstöd, kvalitetssäkring och folkhälsa. Detta kapitel ger en översikt över representativa NLP-system inom biomedicin baserat på en enhetlig arkitektonisk vy. En allmän arkitektur i ett NLP-system består av två huvudkomponenter: bakgrundskunskap som inkluderar biomedicinska kunskapsresurser och ett ramverk som integrerar NLP-verktyg för att bearbeta text. Systemen skiljer sig åt i båda komponenterna, vilket vi kommer att granska kortfattat. De utmaningar som dagens forskning inom biomedicinsk NLP står inför omfattar dessutom bristen på stora, offentligt tillgängliga kommenterade corpora, även om initiativ som underlättar datadelning, systemutvärdering och samarbete mellan forskare inom klinisk NLP börjar dyka upp. I moderna elektroniska journaler (EMR) de flesta av de kliniskt viktiga data -tecken och symtom, symptom svårighetsgrad, sjukdomsstatus, etc. -finns inte i strukturerade datafält, utan är snarare kodade i klinisk-genererad berättande text. Behandling av naturligt språk (NLP) är ett sätt att "låsa upp" denna viktiga datakälla, omvandla ostrukturerad text till strukturerade, användbara data för användning i ansökningar om kliniskt beslutsstöd, kvalitetssäkring och folkhälsoövervakning. Det finns för närvarande många NLP-system som har varit 2 framgångsrikt tillämpas på biomedicinsk text. Det är inte vårt mål att granska dem alla i detta kapitel, utan snarare att ge en översikt över hur fältet utvecklats från att producera monolitisk programvara byggd på plattformar som var tillgängliga vid den tidpunkt då de utvecklades till moderna komponentbaserade system som byggdes ovanpå allmänna ramar. Viktigare är att prestandan hos dessa system är nära förknippad med deras "ingredienser" (dvs. moduler som används för att bilda bakgrundskunskap), och hur dessa moduler kombineras ovanpå den allmänna ramen. Vi lyfter fram vissa system som bygger på deras landmärkesstatus samt på mångfalden av komponenter och ramar som de bygger på. [7]............................................................... Granskningen i detta kapitel skiljer sig från tidigare arbete genom att den betonar den historiska utvecklingen av banbrytande kliniska NLP-system, och presenterar varje system i ljuset av en enhetlig systemarkitektur. Vi anser att varje NLP-system inom biomedicin innehåller två huvudkomponenter: biomedicinsk bakgrundskunskap och ett ramverk som integrerar NLP-verktyg. I resten av detta dokument kommer vi först att beskriva vår modellarkitektur för NLP-system inom biomedicin, innan vi går vidare med att granska och sammanfatta representativa NLP-system, börjar med ett tidigt NLP-system, LSP-MLP, och avslutar vår diskussion med presentationen av ett nyare system, cTAKES. Slutligen kommer vi att diskutera såväl utmaningar som trender i utvecklingen av nuvarande och framtida biomedicinska NLP-system. Material Vi utgår från en diskussion av Friedman och Elhadad [8] där NLP och dess olika komponenter illustreras, vilket återges i bild. 1................................................................ NLP-aspekter kan delas in i två delar: den vänstra delen innehåller utbildad korpora, domänmodell, domänkunskap och språkkunskap; den högra delen innehåller metoder, verktyg, system och tillämpningar. Ur systemarkitekturens synvinkel betraktar vi en allmän arkitektur där ett NLP-system innehåller två huvudkomponenter: bakgrundskunskap, som motsvarar den vänstra delen av figuren, och ett ramverk som integrerar NLP-verktyg och moduler, vilket motsvarar den högra delen av figuren. Vår syn på en allmän arkitektur skildras i bild. 2............................................................... Nedan beskriver vi de två huvudkomponenterna och deras roller i biomedicinska NLP-system. Rektanglarna på vänster sida representerar bakgrundskunskap, och komponenterna på höger sida representerar ramen (dvs algoritmer och verktyg). Bakgrundskunskap och ramverk är huvudkomponenterna i ett NLP-system. En allmän arkitektur av ett kliniskt NLP-system innehåller två huvudkomponenter: bakgrundskunskap och ramverk. Bakgrunden innehåller ontologier, en domänmodell, domänkunskap och utbildad korpora. Ramverk innehåller en låg nivå processor för uppgifter som tokenisering och del-av-tal taggning. En högnivåprocessor används för uppgifter som namngiven enhetsigenkänning och relationsextraktion. Uppgifter eller moduler i ramverket kan vara beroende eller oberoende och organiseras sekventiellt eller hierarkiskt.  Som nämndes i inledningen är biomedicinsk kunskap en viktig komponent i uppbyggnaden av kliniska NLP-system. Domänkunskap och språklig kunskap är centrala delar. Tidigare system som LSP-MLP byggde sitt eget medicinska ordförråd och verktyg på grund av bristen på lättillgängliga resurser vid den tidpunkten. Skapandet av det enhetliga medicinska språksystemet (UMLS), som började utvecklas 1986, gynnade i hög grad kliniska NLP-system. UMLS innehåller tre huvudkomponenter: Metathesarus, det semantiska nätverket och specialistlexikonet. Av praktiska skäl kan UMLS anses vara som en ontologi av biomedicinska begrepp och deras relationer. Nedan sammanfattar vi kort varje komponent i UMLS. UMLS Metathesarus innehåller för närvarande över 1 miljon biomedicinska begrepp och 5 miljoner konceptnamn från över 150 kontrollerade ordförråd inom biomedicinska vetenskaper, såsom ICD-10, MeSH, SNOMED CT och RxNorm. UMLS Semantic Network ger en konsekvent kategorisering av alla begrepp som representeras i UMLS Metathesaurus. Det minskar komplexiteten i Metathesaurus genom att gruppera begrepp efter semantiska typer. För närvarande innehåller den 135 breda kategorier och 54 relationer mellan kategorier. Till exempel har kategorin "sjukdom eller syndrom" ett samband "associerad_med" med kategorin "finishing", och kategorin "Hormone" har ett samband "Affekter" med kategorin "sjukdom eller syndrom" i det semantiska nätverket. UMLS Specialist lexicon innehåller syntaktisk, morfologisk och stavningsinformation för biomedicinska termer [9]. För närvarande innehåller den över 200.000 termer och används av UMLS lexiska verktyg för NLP uppgifter. Bakgrundskunskap omfattar även domänmodeller och utbildade corpora, som används för att behandla specifika domäner som radiologirapporter, patologiska rapporter och utsläppssammanfattningar. Annoterade corpora är manuellt markerade-upp av mänskliga annoterare och används för att träna maskininlärning språkliga klassificerare, samt för att utvärdera regelbaserade system. Det finns två huvudstrategier för att bygga NLP-verktyg. Den första är regelbaserad, som främst använder ordlistan uppslagning och regler. Den andra använder sig av en maskininlärningsmetod som bygger på kommenterad korpora för att utbilda inlärningsalgoritmer. Tidiga system använde ofta regelbaserat tillvägagångssätt eftersom de var relativt lätta att utforma och genomföra. För närvarande, med utvecklingen av robusta statistiska 6 maskininlärningsmetoder och ett ökande antal kommenterade corpora, har många kliniska NLP-system flyttat bort från att enbart förlita sig på regelbaserade metoder, även om det fortfarande finns en hög kostnad för att generera nya kommenterade utbildningsdata, som fortfarande krävs för att redovisa skillnader i uppgifter, typer av dokument, samt deras ursprung. Som framgår av många kliniska NLP-utmaningar uppnår maskininlärningsmetoder ofta bättre resultat än regelbaserade metoder. Regelbaserade metoder är dock något lättare att anpassa och anpassa till en ny domän. De flesta moderna NLP-system är hybrida, dvs. byggda från en kombination av regelbaserade och maskininlärningsmetoder [8]. Bilda. 2 visar hur NLP-verktyg kan integreras i en rörledning som byggs ovanpå en viss ram. Med ramverk menar vi en mjukvaruplattform för kontroll och hantering av komponenter som lastning, lossning och hantering av rörledningar. Komponenter inom en ram kan inbäddas och kopplas ihop eller användas som plug-ins. För NLP-system inom biomedicin kan ramverket delas in i två nivåer: lågnivåprocessorer och högnivåprocessorer. Lågnivåprocessorer utför grundläggande uppgifter i NLP såsom detektering av meningsgränser, sektionsmärkning, del-av-tal taggning, och substantiv frasskärning. Högnivåprocessorer utför semantisk bearbetning såsom namngiven enhetsigenkänning (t.ex. sjukdomar/störningar, tecken/symtom, mediciner), relationsextraktion och tidslinjeextraktion.  För att ge en enhetlig bild av systemarkitekturen valde vi representativa NLP-system i denna översyn. Vi valde system på grund av deras historiska betydelse och inflytande i det biomedicinska NLP samhället. Vi valde först två mycket inflytelserika kliniska NLP-system: LSP-MLP och MedLEE. LSP-MLP är ett banbrytande projekt och har i hög grad påverkat efterföljande NLP-system, och MedLEE är ett system som för närvarande används allmänt i kliniska NLP-samhällen. Vi valde sedan ett specialsystem som hette SymText, som var utformat för behandling av radiologirapporter. SymTex började utvecklas på 1990-talet och är fortfarande i aktiv användning idag. Vi går också kort igenom MetaMap, ett brett använt verktyg i den biomedicinska NLP-miljön. Vi valde två system baserade på GATE och UIMA: HITEX, och cTAKES, respektive. Sammanfattningar av karakteristiska egenskaper hos de kliniska NLP-system som granskats i detta kapitel presenteras i tabell 1. 14 http://uima.apache.org/doc-uima-varför.  Metoder System Det lingvistiska Stringprojektet (LSP) 17 utvecklades 1965 vid New York University av Sager et al. [1, 12]. Det är ett av de tidigaste forsknings- och utvecklingsprojekten inom datorbearbetning av naturligt språk. Utvecklingen av LSP baserades på den språkliga teorin om Zellig Harris: språklig strängteori, transformationsanalys och sublingual grammatik [13] [14] [15]. Det fokuserade främst på medicinsk språkbehandling, inklusive underspråket klinisk rapportering, röntgenrapporter och sammanfattningar av sjukhusurladdning. LSP-metoden använde ett tolkningsprogram för att identifiera syntaktiska relationer mellan ord i en mening. Projektet påverkade starkt efterföljande kliniska NLP-projekt. LSP: s system kallades Medical Language Processor (MLP). Kärnkomponenten i MLP är en parser. Författarna utvecklade först en allmän NLP-tolk för den allmänna engelska språkdomänen, inklusive engelsk grammatik och lexikon, och sedan utökade de systemet till underspråket för biomedicin genom att lägga till en medicinsk lexikon och motsvarande grammatik. Nedan sammanfattar vi huvudkomponenterna i MLP. • Lexicons: MLP utvecklade lexikon för både allmänna engelska och medicinska kunskaper. I lexikonet har varje ord en tillhörande del av tal och grammatiska och medicinska "attributer" som kallas underklasser. Lexikonet har 60 möjliga verbobjekt och 50 medicinska underklasser. Den hade också listor över fördefinierade prepositioner, förkortningar och doser. Dessa attribut används under hela bearbetningen för att vägleda tolkningen och lösa tvetydigheter. Parsern går från vänster till höger genom meningen, och upp till botten genom BNF-definitionerna. När parsern associerar en terminalsymbol av parsträdet, kan ordets attribut testas genom en begränsning, till exempel samtycke av subjekt och verb. Följande steg är involverade i behandlingen av texten: • Urvalet godkänns eller förkastas en pars baserad på underträd. • Omvandling sönderdelar meningar i deras grundläggande kanoniska meningar. • Regularisering förbinder grundläggande kanoniska meningar genom associationer. • Informationsformat kartlägger syntaktiska parserträden i medicinska informationsstrukturer. MLP överväger 11 informationsstrukturer relaterade till patienter som patienter, familj, medicinering, behandlingar, labb/test, etc. Slutligen skrivs utdata in i två format: fliken avgränsad och XML-format. 18 http://mlp-xml.sourceforge.net/ 11 Bild 3............................................................... Arkitektur av MedLEE, där bakgrundskunskapen innehåller komponenter för lexikon, grammatik, kartläggningar och kodningstabeller. Den låga nivå processor är en preprocessor och hög nivå processor består av moduler för tolkning, felåterställning, fras legalisering och kodning. LSP-MLP användes för behandling av kliniska berättelser på engelska, och det utvidgades också till andra språk som franska, tyska och nederländska [1]. Det har använts för att kartlägga klinisk text i SNOMED-koder [17, 18]. LSP-MLP utformades för att hämta information från klinisk text, varför det inte fanns några rapporter som utvärderade kartläggningen. Prestandan i informationssökningen indikerade 92,5% återkallande och 98,6% precision [18]. Med sina kompletta strukturer gav LSP-MLP ett tidigt framgångsrikt exempel på utvecklingen av efterföljande NLP-system.
Studier om behandling av kliniska texter på andra alfabetiska språk än engelska, såsom franska, tyska och nederländska, har också genomförts, kartläggning kliniska beskrivningar till Systematiserade Nomenklaturen för medicinkoder REF.
Natural Language Processing in Biomedicine: A Unified System Architecture Overview
{'venue': 'Methods in molecular biology', 'journal': 'Methods in molecular biology', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}