KDDJun, 2019

SurfCon: 面向隐私感知的临床数据同义词发现

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TL;DR本文提出了一种新的架构，名为 “SurfCon”，用于在隐私保护的临床数据（即从临床文本中提取的医学术语及其聚合共现计数，而不需要使用原始的临床文本）上发现医学查询词的同义词，并通过实验表明该方法能够在不同的设置下优于强基线方法。
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发现论文，激发创造
  • 基于神经语言模型的可共享合成临床记录自动生成技术的研究

    研究使用生成模型生成合成临床笔记，以更好地保护患者隐私并促进临床 NLP 模型的开发。

    May, 2019

  • 生物医学领域的对话搜索及应用调查

    本文介绍了 Conversation Search (ConvSearch) 的方法，重点关注人机交互特征和操作模块，同时将其应用于医疗保健领域，帮助信息检索过程并探讨挑战和问题。

    Nov, 2022

  • 多分类环境下上下文同义词自监督检测：表型注释应用案例

    本研究提出了一个自我监督的预训练方法，利用浅层匹配的数据进行训练，能够检测出上下文同义词，该方法在稀疏多类设置（超过 15,000 个概念）中应用于从电子病历中提取表观信息，并通过数据增强技术解决类稀疏问题，实现了无监督表观概念注释的新 SOTA，精度和召回率的增益分别高达 4.5 和 4.0 个点，表明模型表现优异。经过少量标注数据的微调后，该模型在 BioBERT 和 ClinicalBERT 之上表现更出色，并且外部评估在三个 ICU 基准测试中也显示出使用我们的模型注释的表型作为特征的益处。

    Sep, 2021

  • 大规模临床本体的语义搜索

    本文介绍了一种基于深度学习的方法来构建大型临床本体的语义搜索系统，该方法使用 Triplet-BERT 模型和直接从本体生成训练数据的方法，并在五个真实基准数据集上进行了评估，在自由文本到概念和概念到概念的搜索任务中取得了高结果。这项方法优于所有基线方法。

    Jan, 2022

  • 无监督临床语言翻译

    为了提高病人与临床医生之间的沟通，通过表述学习、双语词典归纳和统计机器翻译等方法，使用一种完全无监督的框架来解决临床单词和句子翻译问题，可以最大限度地提高临床正确性和公众易读性。

    Feb, 2019

  • 应用无监督关键词方法于从出院记录中提取出的概念

    在这项研究中，使用临床自然语言处理技术解决了识别和映射标准术语的问题。提出了一种用于提取临床文本中关键概念的 TF-IDF 快捷方法，并使用基于 transformer 的模型设计了两种下游任务，结果表明 SciBERT 模型在结合提出的方法时具有优越性，并为临床笔记的关键短语提取提供了洞察。

    Mar, 2023

  • SkinCon: 由领域专家密集注释的皮肤病数据集，用于精细模型调试和分析

    开发了由皮肤科医生密集注释的皮肤病 数据库 SkinCon， 其中包括 3230 张皮肤病图像， 使用 48 个临床概念的概念元标签进行注释， 为 AI 皮肤病模型的错误调试提供了潜在应用。

    Feb, 2023

  • 利用多段双向上下文匹配进行实体同义词发现

    该论文提出了一种多环境下的同义词发现框架，使用分布式假设和神经网络模型 SYNONYMNET，从自由文本语料库中检测出实体的同义词，以提高实体消歧或知识图谱规范化等任务的效果和稳健性。

    Dec, 2018

  • 基于医疗知识图谱的临床问题理解与医疗片段检索

    介绍了研发中的基于医疗知识图谱的 Focused Clinical Search Service，以检索相关的医疗短语以应对医护工作者在实践医学和患者护理中从多个文献来源搜索并综合准确，简洁，更新和可信的医学信息所面临的障碍。

    Sep, 2020

  • 从文本中丰富本体学：一个用于概念发现和定位的生物医学数据集

    通过自动化方法将新概念放入知识库，提出基于 MedMentions 数据集的新基准来解决既定数据集常见的问题，并通过最近的大型语言模型方法进行评估。

    Jun, 2023