論文の概要: EHRKit: A Python Natural Language Processing Toolkit for Electronic Health Record Texts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.06604v5
• Date: Wed, 28 Jun 2023 03:03:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-29 18:50:34.943360
• Title: EHRKit: A Python Natural Language Processing Toolkit for Electronic Health Record Texts
• Title（参考訳）: EHRKit: 電子健康記録テキストのためのPython自然言語処理ツールキット
• Authors: Irene Li, Keen You, Yujie Qiao, Lucas Huang, Chia-Chun Hsieh, Benjamin Rosand, Jeremy Goldwasser, Dragomir Radev
• Abstract要約: 臨床テキストのためのピソンライブラリ EHRKit を作成した。 このライブラリには、MIMIC-III固有の機能とタスク固有の機能という2つの主要な部分が含まれている。 第1部では、基本的な検索、情報検索、情報抽出を含むMIMIC-III NOTEEVENTSデータにアクセスするためのインターフェースのリストを紹介する。 第2部では、エンティティ認識、要約、機械翻訳など、最大12個の非武装NLPタスクのために、多くのサードパーティライブラリを統合している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.10507006658038
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: The Electronic Health Record (EHR) is an essential part of the modern medical system and impacts healthcare delivery, operations, and research. Unstructured text is attracting much attention despite structured information in the EHRs and has become an exciting research field. The success of the recent neural Natural Language Processing (NLP) method has led to a new direction for processing unstructured clinical notes. In this work, we create a python library for clinical texts, EHRKit. This library contains two main parts: MIMIC-III-specific functions and tasks specific functions. The first part introduces a list of interfaces for accessing MIMIC-III NOTEEVENTS data, including basic search, information retrieval, and information extraction. The second part integrates many third-party libraries for up to 12 off-shelf NLP tasks such as named entity recognition, summarization, machine translation, etc.
• Abstract（参考訳）: 電子健康記録(Electronic Health Record, EHR)は、医療システムにおいて重要な部分であり、医療提供、運営、研究に影響を与える。 非構造化テキストは、EHRの構造化情報にもかかわらず多くの注目を集めており、エキサイティングな研究分野となっている。 最近のニューラル自然言語処理(NLP)法の成功は、構造化されていない臨床ノートを処理するための新しい方向性につながった。 本研究では,臨床テキストのためのピソンライブラリ EHRKit を開発した。 MIMIC-III固有の機能とタスク固有の機能である。 第1部では、基本的な検索、情報検索、情報抽出を含むMIMIC-III NOTEEVENTSデータにアクセスするためのインターフェースのリストを紹介する。 第2部では、名前付きエンティティ認識、要約、機械翻訳など、最大12のオフセットnlpタスクのために、多くのサードパーティライブラリを統合する。

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