Amazon Comprehend Medical 评估：药物信息抽取
计算与语言
2020-02-04 v1
摘要
2018年11月27日，亚马逊云科技（AWS）发布了 Amazon Comprehend Medical（ACM），这是一个基于深度学习的系统，可自动从临床文本记录中抽取临床概念（包括解剖部位、医疗状况、受保护健康信息（PHI）、检测名称、治疗名称、医疗程序以及药物）。任何新数据产品的采用与信任都依赖于跨基准数据集与工具的独立验证，以建立并确认预期的结果质量。本工作聚焦于药物抽取任务，特别地，使用 2009 年 i2b2 药物抽取挑战赛和 2018 年 n2c2 第二赛道（电子健康档案中的不良药物事件与药物抽取）的官方测试集对 ACM 进行了评估。总体而言，ACM 取得了 0.768 和 0.828 的 F 值。与各自挑战赛中三个最佳系统相比，这些得分排名最低。为了进一步确立其药物抽取性能的泛化能力，本工作还纳入了来自 NYU Langone Medical Center 的一组随机内部临床文本记录。在该语料上，ACM 获得了 0.753 的 F 值。
引用
@article{arxiv.2002.00481,
title = {Assessment of Amazon Comprehend Medical: Medication Information Extraction},
author = {Benedict Guzman and MS and Isabel Metzger and MS and Yindalon Aphinyanaphongs and M. D. and Ph. D. and Himanshu Grover and Ph. D},
journal= {arXiv preprint arXiv:2002.00481},
year = {2020}
}