COLINGOct, 2020

基于电子病历的生物医学概念相关性大型基准测试

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TL;DR本研究旨在构建一个基于电子健康记录的与概念相关性有关的新基准，并评估现有数据集的优缺点，进而利用最先进的嵌入方法对新数据集进行测试，以此来应对与健康护理相关的人工智能应用中存在的相关性模型的挑战。
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发现论文，激发创造
  • 基于医学概念嵌入的深度架构衡量病人相似度

    本文提出了一个基于纵向病人电子健康记录 EHR 的病人相似性评估框架，结合卷积神经网络和医疗概念嵌入实现对病人临床记录的最优表示，进而提高了病人相似性的性能。

    Feb, 2019

  • 从电子健康记录中学习医疗概念表示，并在心力衰竭预测中应用

    本文提出了一种将电子健康记录中的医疗概念和患者转化为临床有意义的构建特征的基于数据驱动的方法，从而通过时间关系来学习医学概念的表示和病人向量，达到对诊断和治疗的性能优化。

    Feb, 2016

  • MedDistant19：面向广泛覆盖的医学关系抽取精准基准的研究

    本研究针对生物医学领域中关系抽取的挑战，提出利用知识图谱关系对原始文本进行自动标注，以克服标注数据缺乏的问题，并通过构建更为准确的基准集 “MedDistant19” 来解决现有基准集存在的一系列问题，并验证了其在领域中具有普遍适用性。

    Apr, 2022

  • 使用神经网络从生物医学文献中提取关系

    使用不同的信息来源支持自动提取生物医学概念之间关系的研究，其中包括使用多通道架构深度神经网络对医学文献中的概念进行关系提取，同时将医学本体论结合进来可以进一步提高结果的准确性。

    May, 2019

  • 利用医疗概念丰富无监督用户嵌入

    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

  • 一种用深度学习实现医疗关系抽取的混合方法

    本研究提出了一种深度学习方法，利用单词级和句子级表示同时提取治疗和问题之间的关系，以用于医疗决策支持系统、安全监测和新治疗发现。通过深度学习和基于规则的模型的联合结果获得了最终的关联关系。该系统在 I2b2 2010 关系提取任务的关系类别上取得了有前途的表现。

    Jun, 2018

  • 将医学概念向量表示改进以提高语义相似度和相关性估计

    本文提出了一种方法，通过使用 UMLS Metathesaurus 的结构信息对医学概念的分布上下文向量表示进行适应性改进，从而提高了链接概念之间向量表示的相似度，极大地提高了自动化方法的性能。

    Sep, 2017

  • 人工智能发展的基准数据集未能满足医疗专业人员的需求

    通过深入文献和在线资源的系统性研究，我们编制并发布了一个全面的与临床和生物医学自然语言处理（NLP）广泛领域相关的数据集和基准目录，对 450 个 NLP 数据集进行了手动系统化和注释处理，并与跨医疗应用的相关任务进行了比较，结果显示，当前可用的人工智能基准测试不同于希望在临床环境中进行人工智能自动化的任务，因此需要创建新的基准测试以填补这些差距。

    Jan, 2022

  • 医学语言嵌入的知识转移

    该研究使用分布语义学将结构化知识图谱与非结构化文本相结合，利用概率生成模型预测医学概念之间的新关系，进一步证明该方法可用于医学领域的数据稀缺性问题。

    Feb, 2016

  • 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