Apache cTAKES
редактировать
Apache cTAKES: система клинического анализа текста и извлечения знаний - это система обработки естественного языка (NLP) с открытым исходным кодом, которая извлекает клиническую информацию из электронная медицинская карта неструктурированный текст. Он обрабатывает клинические записи, идентифицируя типы клинических названий объектов - лекарства, болезни / расстройства, признаки / симптомы, анатомические участки и процедуры. Каждая именованная сущность имеет атрибуты для диапазона текста, кода отображения онтологии, контекста (семейная история, текущая, не связанная с пациентом) и отрицание / не отрицание.
cTAKES был построен с использованием UIMA Unstructured Структура архитектуры управления информацией и OpenNLP инструментарий обработки естественного языка.
Содержание
- 1 Компоненты
- 2 История
- 3 См. Также
- 4 Ссылки
- 5 Внешние links
Компоненты
Компоненты cTAKES специально обучены для клинической области и создают обширные лингвистические и семантические аннотации, которые могут использоваться системами поддержки принятия клинических решений и клиническими исследованиями.
Эти компоненты включают:
- Идентификатор именованного раздела
- Детектор границы предложения
- Токенизатор на основе правил
- Идентификатор форматированного списка
- Нормализатор
- Контекст зависимый токенизатор
- тегер части речи
- фразовый фрагмент
- аннотатор поиска в словаре
- аннотатор контекста
- детектор отрицания
- Детектор неопределенности
- Детектор предмета
- Анализатор зависимостей
- идентификатор статуса курения пациента
- Аннотатор упоминания наркотиков
История
Разработка of cTAKES началась в клинике Мэйо в 2006 году. В команду разработчиков во главе с доктором Гергана Савова и доктором Кристофером Чутом входили врачи, компьютерщики и инженеры-программисты. После развертывания cTAKES стал неотъемлемой частью инфраструктуры управления клиническими данными Mayo, обработав более 80 миллионов клинических записей.
Когда доктор Савова переехал в Бостонскую детскую больницу в начале 2010 года, Основная команда разработчиков выросла и стала включать членов. Дальнейшее внешнее сотрудничество включает:
- Университет Колорадо
- Университет Брандейса
- Университет Питтсбурга
- Калифорнийский университет в Сан-Диего
Такое сотрудничество расширило возможности cTAKES в другие области, такие как временные рассуждения, ответы на клинические вопросы и разрешение кореференций для клинической области.
В 2010 году программа cTAKES была принята программой i2b2 и является центральным компонентом программы SHARP Area 4.
В 2013 году cTAKES выпустили свой первый выпуск в качестве проекта инкубатора Apache: cTAKES 3.0.
В марте 2013 года cTAKES стал проектом верхнего уровня Apache (TLP).
См. Также
Ссылки
Внешние ссылки
- Официальный сайт cTAKES
- Страница информации о проекте Apache cTAKES из ASF
- Резюме (JAMIA)
- Консорциум Open Health Natural Language Processing (OHNLP)
- Стратегические проекты перспективных ИТ-исследований в области здравоохранения (SHARP) Программа
- Область 4 SHARP - Вторичное использование данных EHR
- Консоль автоматического извлечения (ARC)
- Извлечение текста информации о здоровье (HITEx) ) была разработана как часть проекта i2b2. Это основанный на правилах конвейер НЛП, основанный на структуре GATE, разработанной Информатика для интеграции биологии и прикроватной среды.
- Инструментарий компьютерных исследований языка и образования (cleartk) (больше не поддерживается) был разработан в Университет Колорадо в Боулдере и предоставляет основу для разработки статистических компонентов НЛП на Java. Он построен на основе Apache UIMA.
- NegEx - инструмента, разработанного в Университете Питтсбурга для обнаружения отрицательных терминов в клиническом тексте. Система использует триггерные термины как метод определения вероятных сценариев отрицания в предложении.
- ConText ): расширение NegEx, которое также разработано Питтсбургским университетом. ConText расширяет NegEx, чтобы не только обнаруживать отрицаемые концепции, но также находить временные (недавние, исторические или гипотетические сценарии) и то, кто является Субъектом (опыта) (пациент или другой).
- MetaMap (by Национальная медицинская библиотека США ): это комплексная система тегов, построенная на основе Unified Medical Language System. Для использования требуется действующее лицензионное соглашение UMLS Metathesaurus (и учетная запись).
- MedEx - инструмент для извлечения информации о лекарствах из клинического текста. MedEx обрабатывает клинические записи с произвольным текстом для распознавания названий лекарств и сигнатурной информации, такой как доза, частота, способ введения и продолжительность приема лекарств. Использование бесплатно с лицензией UMLS. Это отдельное приложение для Linux и Windows.
- SecTag (иерархия тегов разделов): распознает заголовки разделов заметок с использованием методов NLP, байесовского, коррекции орфографии и оценки. Использование бесплатно с лицензией UMLS или LOINC.
- (Stanford Named Entity Recognizer (NER) ): NER Стэнфорда - это модель последовательности условных случайных полей вместе с хорошо спроектированными функциями для распознавания именованных сущностей на английском и немецком языках..
- (Stanford CoreNLP ) - это интегрированный набор инструментов обработки естественного языка для английского языка в Java, включая токенизацию, тегирование части речи, распознавание именованных сущностей, синтаксический анализ и сопоставление.
