Поделиться через


Обнаружение утверждений

Значение медицинского содержимого сильно влияет на модификаторы, такие как отрицательные или условные утверждения, которые могут иметь критически важные последствия, если непредназначен. Анализ текста для работоспособности поддерживает четыре категории обнаружения утверждений для сущностей в тексте:

  • Достоверность
  • Условный
  • Связь
  • Temporal

Выходные данные утверждения

Анализ текста для работоспособности возвращает модификаторы утверждения, которые являются информативными атрибутами, назначенными медицинским понятиям, которые обеспечивают более глубокое понимание контекста понятий в тексте. Эти модификаторы разделены на четыре категории, каждая из которых сосредоточена на другом аспекте и содержит набор взаимоисключающих значений. Каждой сущности присваивается только одно значение каждой категории. Наиболее распространенным значением для каждой категории является значение по умолчанию. Выходной ответ службы содержит только модификаторы утверждения, отличные от значений по умолчанию. Другими словами, если утверждение не возвращается, подразумеваемое утверждение является значением по умолчанию.

ДОСТОВЕРНОСТЬ – Предоставляет сведения о присутствии (присутствует или отсутствует) понятия, а также о том, насколько велика достоверность присутствия (определенно или возможно).

  • Положительное [по умолчанию]: понятие существует или произошло.
  • Negative: понятие не существует или никогда не возникало.
  • Positive_Possible: вероятно, понятие существует, но это не точно.
  • Negative_Possible: понятие, скорее всего, не существует, но это не точно.
  • Neutral_Possible: понятие может существовать или не существовать с одинаковой вероятностью.

Пример обнаружения утверждений показан ниже, когда негритированная сущность возвращается с отрицательным значением для определенной категории:

{
    "offset": 381,
    "length": 3,
    "text": "SOB",
    "category": "SymptomOrSign",
    "confidenceScore": 0.98,
    "assertion": {
        "certainty": "negative"
    },
    "name": "Dyspnea",
    "links": [
        {
            "dataSource": "UMLS",
            "id": "C0013404"
        },
        {
            "dataSource": "AOD",
            "id": "0000005442"
        },
    ...
}

УСЛОВНОСТЬ. Предоставляет сведения о том, зависит ли существование понятия от определенных условий.

  • None [по умолчанию]: понятие является фактом, а не гипотезой, и не зависит от определенных условий.
  • Hypothetical: понятие может разрабатываться или возникнуть в будущем.
  • Conditional: понятие существует или происходит при определенных условиях.

АССОЦИАЦИЯ: описывает, связано ли понятие с субъектом текста или кем-то другим.

  • Subject [по умолчанию]: понятие связано с субъектом текста, обычно с пациентом.
  • Другое: концепция связана с кем-то, кто не является предметом текста.

TEMPORAL — предоставляет дополнительную темпоральную информацию для концепции, подробной о том, является ли это вхождением, связанным с прошлым, нынешним или будущим.

  • Current [Default]: концепция связана с условиями и событиями, принадлежащими текущему обнаружению. Например, медицинские симптомы, которые принесли пациенту обратиться за медицинской помощью (например, "начали головные боли 5 дней до их прибытия в ER"). К ним относятся только что сделанные диагнозы, симптомы, возникшие во время или привести к этой встрече, лечение и осмотры, выполненные в рамках встречи.
  • Прошлое: концепция связана с условиями, обследованиями, лечением, лекарствами событиями, которые упоминаются как то, что существовало или произошло до текущей встречи, как может быть указано намеками, такими как s/p, недавно, раньше, в детстве, в возрасте X. Например, диагностики, которые были даны в прошлом, лечение, которые были выполнены, прошлые экзамены и их результаты, прошлые приемы и т. д. Медицинский фон считается прошлым.
  • Будущее: концепция связана с условиями, событиями, запланированными или запланированными/ подозреваемыми в будущем, например, будут получены, будут проходить в течение двух недель.

Следующие шаги

Вызовы к службе "Анализ текста для сферы здравоохранения"