May, 2023

综合与整合健康词汇表（CIHLex）及文献中实体识别

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TL;DR本文旨在构建一个综合的 CIH 词汇表并应用自然语言处理技术，特别是 BERT 和 GPT-3.5 Turbo 模型，对 CIH 命名实体进行识别和评估，结果表明 BERT 模型的性能优于其他模型，这为在生物医学语境中增强 CIH 术语的标准化和认知提供了有希望的策略。
complementary and integrative healthcih lexiconnatural language processingnamed entity recognitionunified medical language system
发现论文，激发创造
  • 高效的生物医学实体链接：低资源技术下的临床文本标准化

    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

  • UMLS-KGI-BERT: 基于数据中心的转换器中的生物医学实体识别知识集成

    通过从 UMLS 中提取文本序列，该工作为丰富生物医学变压器编码器的语言表示做出了数据为中心的范例贡献，从而将基于图的学习目标与掩码语言预训练相结合，初步实验结果表明该框架提高了多个生物医学和临床命名实体识别任务的下游性能。

    Jul, 2023

  • 探索大型语言模型在生物医学概念链接中的上下文学习能力

    该研究旨在探讨基于大型模型的上下文学习能力，应用检索与排名框架的方法，以实现生物医学概念链接，并在 BC5CDR 疾病实体标准化和化学实体标准化方面取得了 90% 和 94.7% 的准确率，相对于监督学习方法表现出竞争力， F1 分数有 20 个绝对点的显著提高，深入评估了在生物医学领域使用大型语言模型的优点和潜在局限性。

    Jul, 2023

  • 电子病历中的自然语言处理与医疗决策：一项系统性综述

    本研究阐述了自然语言处理技术在电子病历上的应用存在的挑战和限制，以及研究人员使用机器学习、深度学习等技术进行处理和信息提取的相关领域和方法。

    Jun, 2023

  • ClinLinker：西班牙语临床概念提及的医学实体链接

    这项研究通过使用一种新颖的双阶段流程来实现医学实体链接，该流程利用领域内适应的语言模型进行生物医学文本挖掘，从而显著提升了临床文本分析的性能。该方法在西班牙语内容的初期侧重下，在涉及异构医学术语并在原始数据子集上进行训练的复杂场景中，显著优于为同一目的设计的多语言语言模型。通过在两个不同的临床实体链接 Gold Standard 语料库（DisTEMIST（疾病）和 MedProcNER（临床程序））上进行评估，我们的结果表明，该方法在 25 个 Top-k 准确度和其他 Top-k 指标上的性能优于前期基准，DisTEMIST 上提高了 40 个点，MedProcNER 上提高了 43 个点，两者均归一化到 SNOMED-CT 代码。这些发现突显了我们的方法在处理语言特定细微差别方面的能力，并树立了一个新的实体链接基准，为提高数字医疗记录的实用性提供了一种强大工具。该系统的结果具有实际价值，既可以用于从临床记录中自动产生大规模结构化数据，也可用于全面提取和协调预定义的临床变量。

    Apr, 2024

  • 从生物医学文献中进行意图识别和实体提取

    通过全面的实证评估，我们表明在生物医学文本中，受监督的微调方法仍然相关且比通用性的大型语言模型更有效，如 PubMedBERT 可以仅凭 5 个受监督示例就能在命名实体识别任务上超过 ChatGPT。

    Apr, 2024

  • 口语文本中的实体识别

    我们研究了基于 BERT 模型的多种训练策略，旨在从口语化文本中识别出医疗领域的症状，并通过一系列实验发现了与这些训练策略相关的模型行为模式，提出了有效识别口语化文本中实体的训练策略设计原则。

    Jan, 2024

  • 从大规模临床记录中开发出通用的临床语言推断模型

    本文通过使用领域专有词汇和大规模临床训练语料库，使用双向编码器解码器（BERT）模型对医疗语言推理任务进行分析和评估，与公共基准任务上同等规模的公开可用的最佳生物医学语言模型相比，我们的模型表现相同，并且在使用 UCSF 数据的两个任务的系统内评估中优于这些模型，但需要进一步的研究来提高缩写、数字、时间和隐含因果推理的准确性。

    Oct, 2022

  • 通用可扩展的多阶段生物医学概念标准化利用大型语言模型

    通过使用专有和开源的大型语言模型（LLMs）与生物医学研究中常用的多种基于规则的归一化系统相结合，提高实体归一化性能并消除了需要微调的需要。

    May, 2024

  • 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