Diseño e implementación de un algoritmo para la detección de la negación de textos clínicos en español

Jian Chen, Zhang (2014). Diseño e implementación de un algoritmo para la detección de la negación de textos clínicos en español. Proyecto Fin de Carrera / Trabajo Fin de Grado, E.T.S. de Ingenieros Informáticos (UPM), Madrid, España.

Descripción

Título: Diseño e implementación de un algoritmo para la detección de la negación de textos clínicos en español
Autor/es:
  • Jian Chen, Zhang
Director/es:
  • Menasalvas Ruiz, Ernestina
Tipo de Documento: Proyecto Fin de Carrera/Grado
Grado: Grado en Ingeniería Informática
Fecha: Junio 2014
Materias:
Palabras Clave Informales: Data mining; Text mining; Biomedical technology; Electronic health record; Detection of the negation; Hypothesis and historical Tecnología biomédica; Historia clínica digital; Detección de la negación; Probabilidad e histórico
Escuela: E.T.S. de Ingenieros Informáticos (UPM)
Departamento: Lenguajes y Sistemas Informáticos e Ingeniería del Software
Licencias Creative Commons: Reconocimiento - Sin obra derivada - No comercial

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Resumen

Vivimos en una época en la que cada vez existe una mayor cantidad de información. En el dominio de la salud la historia clínica digital ha permitido digitalizar toda la información de los pacientes. Estas historias clínicas digitales contienen una gran cantidad de información valiosa escrita en forma narrativa que sólo podremos extraer recurriendo a técnicas de procesado de lenguaje natural. No obstante, si se quiere realizar búsquedas sobre estos textos es importante analizar que la información relativa a síntomas, enfermedades, tratamientos etc. se puede refererir al propio paciente o a sus antecentes familiares, y que ciertos términos pueden aparecer negados o ser hipotéticos. A pesar de que el español ocupa la segunda posición en el listado de idiomas más hablados con más de 500 millones de hispano hablantes, hasta donde tenemos de detección de la negación, probabilidad e histórico en textos clínicos en español. Por tanto, este Trabajo Fin de Grado presenta una implementación basada en el algoritmo ConText para la detección de la negación, probabilidad e histórico en textos clínicos escritos en español. El algoritmo se ha validado con 454 oraciones que incluían un total de 1897 disparadores obteniendo unos resultado de 83.5 %, 96.1 %, 96.9 %, 99.7% y 93.4% de exactitud con condiciones afirmados, negados, probable, probable negado e histórico respectivamente. ---ABSTRACT---We live in an era in which there is a huge amount of information. In the domain of health, the electronic health record has allowed to digitize all the information of the patients. These electronic health records contain valuable information written in narrative form that can only be extracted using techniques of natural language processing. However, if you want to search on these texts is important to analyze if the relative information about symptoms, diseases, treatments, etc. are referred to the patient or family casework, and that certain terms may appear negated or be hypothesis. Although Spanish is the second spoken language with more than 500 million speakers, there seems to be no method of detection of negation, hypothesis or historical in medical texts written in Spanish. Thus, this bachelor’s final degree presents an implementation based on the ConText algorithm for the detection of negation, hypothesis and historical in medical texts written in Spanish. The algorithm has been validated with 454 sentences that included a total of 1897 triggers getting a result of 83.5 %, 96.1 %, 96.9 %, 99.7% and 93.4% accuracy with affirmed, negated, hypothesis, negated hypothesis and historical respectively.

Más información

ID de Registro: 31214
Identificador DC: http://oa.upm.es/31214/
Identificador OAI: oai:oa.upm.es:31214
Depositado por: Biblioteca Facultad de Informatica
Depositado el: 02 Oct 2014 12:56
Ultima Modificación: 28 Oct 2016 06:52
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