CERC: an interactive content extraction, recognition, and construction tool for clinical and biomedical text
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Automated summarization of scientific literature and patient records is essential for enhancing clinical decision-making and facilitating precision medicine. Most existing summarization methods are based on single indicators of relevance, offer limited capabilities for information visualization, and do not account for user specific interests. In this work, we develop an interactive content extraction, recognition, and construction system (CERC) that combines machine learning and visualization techniques with domain knowledge for highlighting and extracting salient information from clinical and biomedical text. METHODS: A novel sentence-ranking framework multi indicator text summarization, MINTS, is developed for extractive summarization. MINTS uses random forests and multiple indicators of importance for relevance evaluation and ranking of sentences. Indicative summarization is performed using weighted term frequency-inverse document frequency scores of over-represented domain-specific terms. A controlled vocabulary dictionary generated using MeSH, SNOMED-CT, and PubTator is used for determining relevant terms. 35 full-text CRAFT articles were used as the training set. The performance of the MINTS algorithm is evaluated on a test set consisting of the remaining 32 full-text CRAFT articles and 30 clinical case reports using the ROUGE toolkit. RESULTS: The random forests model classified sentences as "good" or "bad" with 87.5% accuracy on the test set. Summarization results from the MINTS algorithm achieved higher ROUGE-1, ROUGE-2, and ROUGE-SU4 scores when compared to methods based on single indicators such as term frequency distribution, position, eigenvector centrality (LexRank), and random selection, p < 0.01. The automatic language translator and the customizable information extraction and pre-processing pipeline for EHR demonstrate that CERC can readily be incorporated within clinical decision support systems to improve quality of care and assist in data-driven and evidence-based informed decision making for direct patient care. CONCLUSIONS: We have developed a web-based summarization and visualization tool, CERC ( https://newton.isye.gatech.edu/CERC1/ ), for extracting salient information from clinical and biomedical text. The system ranks sentences by relevance and includes features that can facilitate early detection of medical risks in a clinical setting. The interactive interface allows users to filter content and edit/save summaries. The evaluation results on two test corpuses show that the newly developed MINTS algorithm outperforms methods based on single characteristics of importance.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle