メイヨークリニカルテキスト分析と知識抽出システム (cTAKES): アーキテクチャ、コンポーネント評価とアプリケーション

私たちは、電子医療記録の臨床自由形式テキストから情報抽出を行うオープンソースの自然言語処理システムを構築し、評価することを目指しています。私たちのシステムである臨床テキスト分析および知識抽出システム (cTAKES) を説明し、評価します。cTAKESは、http://www.ohnlp.org でオープンソースとして公開されています。cTAKESは、既存のオープンソース技術である非構造化情報管理アーキテクチャフレームワークとOpenNLP自然言語処理ツールキットに基づいています。そのコンポーネントは、臨床ドメイン専用に訓練されており、豊かな言語的および意味的アノテーションを作成します。個々のコンポーネントの性能: 文境界検出器の精度=0.949; トークン化器の精度=0.949; 品詞タグ付け器の精度=0.936; 浅いパーサのFスコア=0.924; 固有表現認識器およびシステム全体評価のFスコアは、正確なスパンで0.715、重複スパンで0.824、概念マッピング、否定、状態属性の精度は、正確なスパンで0.957、0.943、0.859および重複スパンで0.580、0.939、0.839です。全体的な性能は、五つのアプリケーションに対して議論されています。cTAKESのアノテーションは、臨床自由形式テキストの高次の意味処理のための方法とモジュールの基礎となります.