clinical information extraction | BriefGPT

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深度学习自动化从科技文献中提取肿瘤疗效终点的研究
通过机器学习方法，我们开发并优化了一种从科学论文中提取疗效终点的框架，预测了与疗效终点相关的 25 个类别，并在测试集上取得了 96.4% 的高 F1 分数，对两个案例研究分别取得了 93.9% 和 93.7% 的分数，与科学专家的评估结果
PDF8 months ago
使用傅立叶神经网络高效联合学习临床命名实体识别和关系抽取 —— 以药品不良事件为例
本文介绍一种高效的端到端模型，名为 JNRF，通过权值共享傅里叶网络层、可训练多项式距离函数、选择性汇集策略、距离感知注意权重和位置编码的使用，相比其他模型具有更高的效率和更低的计算成本，并在抽取医疗相关实体和关系上与其他模型相比具有更好的
PDFa year ago
基于 Transformer 的深度学习在生成结构化放射学报告中的应用
本研究提出一种以 transformers 为基础的细粒度命名实体识别体系结构，用于临床信息提取，通过 fine-tuning 在 ROUGE-1、ROUGE-2、ROUGE-L 和 BLEU 度量指标上的表现优于之前使用的人工神经网络和卷
PDF2 years ago
ACL提高图像到文本放射学报告生成的事实完整性和一致性
通过引入新的激励机制，结合现有语义等效性指标和强化学习方法，我们的放射学报告生成系统成功地在临床信息提取性能 F1 得分上取得了 22.1 的改进，并且相较于基线，能更加准确地生成完整一致的报告。
PDF4 years ago
基于卷积神经网络的临床信息提取
本研究利用深度神经网络实现一个临床信息提取工具，该工具可以从原始的临床笔记和病理报告中标注事件跨度及其属性，并通过使用时间卷积神经网络和多层感知器来提高性能。
PDF8 years ago