Generative Models and Sentence Transformers for the Recognition and Normalization of Continuous and Discontinuous Phenotype Mentions: Model Development and Evaluation
Notice bibliographique
Résumé
Background Extracting genetic phenotype mentions from clinical reports and normalizing them to standardized concepts within the human phenotype ontology are essential for consistent interpretation and representation of genetic conditions. This is particularly important in fields such as dysmorphology and plays a key role in advancing personalized health care. However, modern clinical named entity recognition methods face challenges in accurately identifying discontinuous mentions (ie, entity spans that are interrupted by unrelated words), which can be found in these clinical reports. Objective This study aims to develop a system that can accurately extract and normalize genetic phenotypes, specifically from physical examination reports related to dysmorphology assessment. These mentions appear in both continuous and discontinuous lexical forms, with a focus on addressing challenging discontinuous entity spans. Methods We introduce DiscHPO, a 2-phase pipeline consisting of a sequence-to-sequence named entity recognition model for span extraction, and an entity normalizer that uses a sentence transformer biencoder for candidate generation and a cross-encoder reranker for selecting the best candidate as the normalized concept. This system was tested as part of our participation in Track 3 of the BioCreative VIII shared task. Results For overall performance on the test set, the top-performing model for entity normalization achieved an F1-score of 0.723, while the best span extraction model reached an F1-score of 0.665. Both scores surpassed those of 2 baseline models using the same dataset, indicating superior efficacy in handling both continuous and discontinuous spans. On the validation set, we were able to demonstrate our system’s ability to recognize these mentions, with the model achieving an F1-score of 0.631 for exact match on discontinuous spans only. Conclusions The findings suggest that exact extraction of entity spans may not always be necessary for successful normalization. Partial mention matches can be sufficient as long as they capture the essential concept information, supporting the system’s utility in clinical downstream tasks.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».