Identification de facteurs de risque pour des patients diabétiques à partir de comptes-rendus cliniques par des approches hybrides

Cyril Grouin (1) , Véronique Moriceau (1) , Sophie Rosset (1) , Pierre Zweigenbaum (1)

1 LIMSI - Laboratoire d'Informatique pour la Mécanique et les Sciences de l'Ingénieur

Dans cet article, nous présentons les méthodes que nous avons développées pour analyser des comptes-rendus hospitaliers rédigés en anglais. L’objectif de cette étude consiste à identifier les facteurs de risque de décès pour des patients diabétiques et à positionner les événements médicaux décrits par rapport à la date de création de chaque document. Notre approche repose sur (i) HeidelTime pour identifier les expressions temporelles, (ii) des CRF complétés par des règles de post-traitement pour identifier les traitements, les maladies et facteurs de risque, et (iii) des règles pour positionner temporellement chaque événement médical. Sur un corpus de 514 documents, nous obtenons une F-mesure globale de 0,8451. Nous observons que l’identification des informations directement mentionnées dans les documents se révèle plus performante que l’inférence d’informations à partir de résultats de laboratoire.

Mots clés: Comptes-rendus hospitaliers; extraction d’information; apprentissage statistique

Domaines: Informatique [cs]; Informatique et langage [cs.CL]

Cyril Grouin, Véronique Moriceau, Sophie Rosset, Pierre Zweigenbaum. Identification de facteurs de risque pour des patients diabétiques à partir de comptes-rendus cliniques par des approches hybrides. Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles, Jan 2015, Caen, France. ⟨hal-01831239⟩