ЗАДАЧИ Apache - Apache cTAKES

ЗАДАЧИ Apache

Разработчики)	Фонд программного обеспечения Apache
Стабильный выпуск	4.0.0 / 25 апреля 2017 г.; 3 года назад (2017-04-25)
Репозиторий	cTakes Репозиторий
Написано в	Ява, Scala
Операционная система	Кроссплатформенность
Тип	Обработка естественного языка, Биоинформатика, Текстовый анализ, Извлечение информации
Лицензия	Лицензия Apache 2.0
Интернет сайт	пирожные.apache.org

Apache cTAKES: система клинического анализа текста и извлечения знаний это открытый исходный код Обработка естественного языка (НЛП) система, извлекающая клиническую информацию из электронная медицинская карта неструктурированный текст. Он обрабатывает клинические записи, идентифицируя типы клинических названий объектов - лекарства, болезни / расстройства, признаки / симптомы, анатомические участки и процедуры. Каждая именованная сущность имеет атрибуты для диапазона текста, кода отображения онтологии, контекста (семейная история, текущий, не связанный с пациентом) и отрицание / неотрицание.^[1]

cTAKES был построен с использованием Структура архитектуры управления неструктурированной информацией UIMA и OpenNLP набор инструментов для обработки естественного языка.^[2][3]

Составные части

Компоненты cTAKES специально обучены для клинической области и создают обширные лингвистические и семантические аннотации, которые могут использоваться системами поддержки принятия клинических решений и клиническими исследованиями.^[4]

Эти компоненты включают:

• Именованный идентификатор раздела
• Детектор границы предложения
• Токенизатор на основе правил
• Отформатированный идентификатор списка
• Нормализатор
• Контекстно-зависимый токенизатор
• Тегер части речи
• Фразовый чункер
• Аннотатор поиска в словаре
• Аннотатор контекста
• Детектор отрицания
• Детектор неопределенности
• Детектор предмета
• Парсер зависимостей
• идентификатор статуса курения пациента
• Аннотатор упоминаний лекарств

История

Разработка cTAKES началась в Клиника Майо в 2006 году. Команда разработчиков во главе с доктором Гергана Савова и доктором Кристофер Чут, включая врачей, компьютерных ученых и инженеров-программистов. После развертывания cTAKES стал неотъемлемой частью инфраструктуры управления клиническими данными Mayo, обрабатывая более 80 миллионов клинических записей.^[5]

Когда доктор Савова переехала в Бостонская детская больница в начале 2010 года основная команда разработчиков пополнилась членами. Дальнейшее внешнее сотрудничество включает:^[5]

• Колорадский университет
• Университет Брандейса
• Питтсбургский университет
• Калифорнийский университет в Сан-Диего

Такое сотрудничество расширило возможности cTAKES на другие области, такие как временное мышление, ответы на клинические вопросы и разрешение кореференций для клинической области.^[5]

В 2010 году cTAKES был принят i2b2 программы и является центральным компонентом SHARP Зона 4.^[5]

В 2013 году cTAKES выпустили свой первый релиз в виде инкубатора Apache: ЗАДАЧИ 3.0.

В марте 2013 года cTAKES стал проектом верхнего уровня Apache (TLP).^[5]

Смотрите также

• OpenNLP
• UIMA
• Электронная медицинская карта
• Единая система медицинского языка

Рекомендации

1. Денеке, Керстин (31 августа 2015 г.). «Инструменты и ресурсы для извлечения информации». Health Web Science: данные социальных сетей для здравоохранения. Springer. п.67. ISBN  978-3-319-20582-3 - через Google Книги.
2. Халифа, Абдулрахман; Мейстр, Стефан (01.12.2015). «Адаптация существующих ресурсов обработки естественного языка для идентификации факторов риска сердечно-сосудистых заболеваний в клинических заметках». Журнал биомедицинской информатики. Труды 2014 i2b2 / UTHealth Shared-Tasks и семинара по проблемам обработки естественного языка для клинических данных. 58 (Приложение): S128 – S132. Дои:10.1016 / j.jbi.2015.08.002. ЧВК  4983192. PMID  26318122.
3. Худаири, Салли (2017-04-25). «Фонд программного обеспечения Apache объявляет о выпуске Apache® cTAKES ™ v4.0» (Пресс-релиз). Форест Хилл, доктор медицины: Фонд программного обеспечения Apache. Globe Newswire. Получено 2017-09-20.
4. Савова, Гургана К; Масанц, Джеймс Дж; Огрен, Филипп V; Чжэн, Цзяпин; Сон, Сунгван; Киппер-Шулер, Карин С; Chute, Кристофер G (2010). «Система клинического анализа текста и извлечения знаний Mayo (cTAKES): архитектура, оценка компонентов и приложения». Журнал Американской ассоциации медицинской информатики. 17 (5): 507–513. Дои:10.1136 / jamia.2009.001560. ISSN  1067-5027. ЧВК  2995668. PMID  20819853.
5. "История". Apache cTAKES ™ - система извлечения знаний из клинического анализа текста. 2015-06-22. Получено 2018-01-11.

внешняя ссылка

• Официальный сайт cTAKES
• Страница информации о проекте Apache cTAKES из АЧС
• Аннотация (JAMIA)
• Консорциум Open Health Natural Language Processing (OHNLP) Consortium
• Программа перспективных исследовательских проектов в области стратегических информационных технологий в области здравоохранения (SHARP)
• Область SHARP 4 - Вторичное использование данных EHR
• Консоль автоматизированного поиска (ARC)
• Извлечение текста информации о здоровье (HITEx) ) был разработан в рамках проекта i2b2. Это основанный на правилах конвейер НЛП, основанный на структуре GATE, разработанной Информатика для интеграции биологии и прикроватной работы.
• Инструментарий компьютерного языка и исследований в области образования (cleartk) (Больше не поддерживается) был разработан в Университете Колорадо в Боулдере и обеспечивает основу для разработки статистических компонентов НЛП на Java. Он построен на Apache UIMA.
• NegEx - это инструмент, разработанный в Университете Питтсбурга для обнаружения отрицательных терминов в клиническом тексте. Система использует триггерные термины как метод определения вероятных сценариев отрицания в предложении.
• ConText ): расширение NegEx, также разработанное Питтсбургским университетом. ConText расширяет NegEx, чтобы не только обнаруживать отрицаемые концепции, но также находить временные (недавние, исторические или гипотетические сценарии) и то, кем является субъект (опыта) (пациент или другой).
• MetaMap (к Национальная медицинская библиотека США ): это комплексная система тегов, построенная на основе Единая система медицинского языка. Это требует активного Лицензионное соглашение UMLS Metathesaurus (и счет) для использования.
• МедЭкс - инструмент для извлечения информации о лекарствах из клинического текста. MedEx обрабатывает клинические записи с произвольным текстом для распознавания названий лекарств и сигнатурной информации, такой как доза, частота, способ введения и продолжительность лекарств. Использование бесплатно с лицензией UMLS. Это отдельное приложение для Linux и Windows.
• SecTag (иерархия тегов разделов): распознает заголовки разделов заметок с использованием методов NLP, байесовского, коррекции орфографии и оценки. Использование бесплатно с лицензией UMLS или LOINC.
• (Stanford Named Entity Recognizer (NER) ): NER Стэнфорда - это модель последовательности условных случайных полей вместе с хорошо спроектированными функциями распознавания именованных сущностей на английском и немецком языках.
• (Стэнфордский CoreNLP ) представляет собой интегрированный набор инструментов обработки естественного языка для английского языка в Java, включая токенизация, тегирование части речи, распознавание именованных сущностей, синтаксический анализ и сопоставление.