Negativa och osäkra medicinska fynd förekommer ofta i radiologirapporter, men det är fortfarande svårt att skilja dem från positiva fynd för att få fram information. Här föreslår vi en ny algoritm, NegBio, för att upptäcka negativa och osäkra fynd i radiologirapporter. Till skillnad från tidigare regelbaserade metoder använder NegBio mönster på universella beroenden för att identifiera omfattningen av utlösare som tyder på negation eller osäkerhet. Vi utvärderade NegBio på fyra dataset, inklusive två offentliga benchmarking corpora av radiologirapporter, en ny radiologi corpus som vi kommenterade för detta arbete, och en offentlig corpus av allmänna kliniska texter. Utvärdering av dessa datauppsättningar visar att NegBio är mycket korrekt för att upptäcka negativa och osäkra fynd och kan jämföras med ett allmänt använt toppmodernt system NegEx (i genomsnitt 9,5 % förbättring i precision och 5,1 % i F1-poäng).
NegBio REF använder mönster på universella beroenden för att identifiera omfattningen av triggers som tyder på negation eller osäkerhet, jämfört med NegEx (i genomsnitt 9,5 procent förbättring i precision och 5,1 procent i F1-score).
NegBio: a high-performance tool for negation and uncertainty detection in radiology reports