Se
implementó un sistema capaz de leer texto médico del estilo de anamnesis/fichas
de EHR, al tiempo de corregir ortografía y expandir abreviaturas, valores de
determinaciones y unidades a fin de poder luego codificar esto, extrayendo
entidades útiles y relaciones desde el texto plano para su empleo en forma
estructurada, empleando estándares como Snomed, Cie u otros.
Hemos dado
un paso hacia adelante en resolver la extracción de entidades complejas y en
especial de abreviaturas muy usadas desde texto médico, dado que éste cuenta
con numerosísimas abreviaturas, muchas de ellas con múltiples acepciones,
dependiendo de la especialidad, y en consecuencia la desambiguación es
inviable. El avance permite desambiguar en contexto general o determinar el
contexto en forma cercana a partir del propio texto.
Acceda a la
carla aquí: https://www.youtube.com/watch?v=uU0nzbE1iNM
Orador: Andrés
Hohendahl
Fuente JIS SUMMIT HIBA 2023
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