Bakgrund: Temporal uttryck extraktion och normalisering är ett grundläggande och viktigt steg i klinisk text bearbetning och analys. Även om en mängd vanliga NLP-verktyg finns tillgängliga för medicinsk tidsbaserad information, är få arbeten tillfredsställande för flerspråkig heterogena kliniska texter. Metoder: En ny metod som kallas TEER föreslås för både multilingual temporal expression extrahering och normalisering från olika typer av berättande kliniska texter, inklusive kliniska dataförfrågningar, kliniska anteckningar och sammanfattningar av kliniska prövningar. TEER karakteriseras som timlig egenskapssammanfattning, heuristisk regelgenerering och automatiskt mönsterinlärning. Genom att representera ett tidsuttryck som en trippel <M, A, N> identifierar TEER tidsnämnande M, tilldelar typattribut A till M och normaliserar värdena för M till formella representationer N. Resultat: Baserat på två heterogena kliniska textdatauppsättningar: 400 faktiska kliniska förfrågningar på engelska och 1459 kliniska urladdningssammanfattningar på kinesiska. TEER jämfördes med sex toppmoderna baslinjer. Resultaten visade att TEER uppnådde en precision på 0,948 och ett återkallande av 0,877 på de engelska kliniska förfrågningarna, medan en precision på 0,941 och ett återkallande av 0,932 på de kinesiska urladdningssammanfattningarna. Slutsatser: En automatiserad metod TEER för multilingual tidsuttrycksextraktion presenterades. Baserat på de två datauppsättningarna med heterogena kliniska texter visade jämförelseresultaten TEER-metodens effektivitet vid multilinguala temporaluttrycksextraktion från heterogena berättande kliniska texter.
Hao och al. REF föreslog en ny metod kallad TEER för både multilingual temporal expression extrahering och normalisering från olika typer av berättande kliniska texter.
A pattern learning-based method for temporal expression extraction and normalization from multi-lingual heterogeneous clinical texts
{'venue': 'BMC Medical Informatics and Decision Making', 'journal': 'BMC Medical Informatics and Decision Making', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}