Comparação de MetaMap e cTAKES para extracção de entidades em notas clínicas

Reátegui, Ruth et Ratté, Sylvie. 2018. ” Comparação de MetaMap e cTAKES para extracção de entidades em notas clínicas “. BMC Medical Informatics and Decision Making, vol. 18, nº supp. 3.
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Ratte S 2018 17422.pdf – Versão publicada
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URL oficial: http://dx.doi.org/10.1186/s12911-018-0654-2

Abstract

Background Notas clínicas tais como sumários de alta têm um formato semi- ou não estruturado. Estes documentos contêm informação sobre doenças, tratamentos, medicamentos, etc. Extrair deles informação significativa torna-se um desafio devido ao seu formato narrativo. Neste contexto, pretendemos comparar a capacidade de extracção automática das entidades médicas utilizando duas ferramentas: MetaMap e cTAKES. Métodos Trabalhámos com os dados do i2b2 (Informática para Integrar a Biologia à beira do leito) do Desafio da Obesidade. Foram construídas duas experiências. Na primeira, apenas um conceito UMLS relacionado com as doenças anotadas foi extraído. Na segunda, alguns conceitos UMLS foram agregados. Os resultados foram avaliados com entidades médicas anotadas manualmente. Com o processo de agregação, o resultado mostra uma melhor melhoria. O MetaMap teve uma média de 0,88 na recolha, 0,89 na precisão, e 0,88 no F-score. Com cTAKES, a média de recordação, precisão e pontuação F foi de 0,91, 0,89, e 0,89, respectivamente. Conclusões A agregação de conceitos (com tipos semânticos semelhantes e diferentes) demonstrou ser uma boa estratégia para melhorar a extracção de entidades médicas, e a agregação automática poderia ser considerada em trabalhos futuros.

>br>>th>>Professor

br>>p>Ratté, Sylvie

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>th>>Affiliation:
Item Type: Artigo revisto por pares publicado numa revista
Informação adicional: Thématique : Artigos seleccionados da 7ª Conferência Translacional de Bioinformática (TBC 2017): informática médica e tomada de decisão; Identifiant de l’article: 74
Professor:
Génie logiciel et des technologies de l’information
Date Deposited: 16 Oct 2018 19:41
Last Modified: 12 Jul 2019 20:03
URI: https://espace2.etsmtl.ca/id/eprint/17422

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