介绍了一种开源的医学概念注释工具 (MedCAT)，该工具使用自我监督的机器学习算法从电子医疗记录中提取 UMLS/SNOMED-CT 概念，从而实现了对大量结构化文本的临床分析。该工具包括：自定义和训练 IE 模型的功能丰富的注释界面；以及与 CogStack 生态系统的集成用于厂商无关的卫生系统部署。现实世界的验证表明，该工具在大型伦敦医院的 SNOMED-CT 提取方面的性能表现很好，表明了跨领域的 EHR-agnostic 实用性，可加速临床和研究用例。

Oct, 2020

通过学习实体的同义词对，我们提出了一种用于临床文本标准化的方法，通过关联多个术语，从而显著减少训练数据和资源消耗，并引入了基于上下文和无上下文重排序技术进行实体消岐。在最大的 UMLS 标注数据集 Medmentions 上，我们的方法表现与现有的零样本和远程监督实体链接技术相当，在没有基于领域的训练的情况下。最后，我们证明了单纯的检索性能可能不足以作为评估指标，并引入了一种基于文章的定量和定性分析，揭示了实体链接方法的进一步洞察。

May, 2024

本研究提出了一种概念感知的无监督用户嵌入方法，结合来自 MIMIC-III 和 Diabetes 两个临床语料库的文本文档和医学概念，用于疾病诊断和病人特征研究等领域，实验证明该方法的性能明显优于现有的无监督方法。

Mar, 2022

本研究提出了三种结构以实现多标签的命名实体识别，这三种方法是 BiLSTM n-CRF、BiLSTM-CRF-Smax-TF 和 BiLSTM n-CRF-TF。通过评估在 i2b2/VA 2010 和 i2b2 2012 共享任务数据集上的不同模型，本研究证明这些方法可以获得较高的准确性。

Aug, 2022

介绍了 MedMentions 作为一种新的手动注释的生物医学概念识别资源，并描述了其 UMLS 2017 概念本体论中超过 3 百万个具体概念和 4000+ 个文摘和 350,000 多个链接提到的规模以及广泛覆盖生物医学学科领域的优点。同时，也提出了 MedMentions 子集，支持针对文档检索的实体识别任务。该数据集已包含训练、测试集，并且还提供了 Named Entity Recognition 的基线模型以及其指标，以鼓励相关领域的研究。

Feb, 2019

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

使用命名实体识别和链接工具（即 MedCAT）对电子病历的自由文本部分进行结构化和组织，从而预测出一系列的未来医疗事件（最初是疾病），MedGPT 有效地处理了噪声和额外细粒度， 并在 King's College Hospital 的真实世界医院数据上表现出色。

Jul, 2021

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

本文探讨了应用部分标注学习方法在缺失生物医学命名实体注释的场景中进行实体识别的有效性，并提出了一个新的 TS-PubMedBERT-Partial-CRF 模型来提高实体识别性能。实验结果表明，该模型在高缺失实体比例下的 F1-score 比使用全标注学习模型 PubMedBERT Tagger 高 38％，同时其实体识别的召回率也达到了与全标注学习数据集上的上界相竞争的水平。

May, 2023

本研究运用新的注释框架拟定临床实体抽取的评估标准，并发现现有的医学词汇一致性、数据标签限制、评估技术瓶颈等问题仍需要解决，因此提出了解决方案来推动临床实体识别和标准化的发展。

Jul, 2020