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21.04.2021

Mittwoch, 11:00

online

Data Science Seminar: Natural Language Processing in the Clinical Domain - Practical Experiences at the Heidelberg Cardiology Department

Michael Schmitz für Helmholtz/HIDA

Bis heute wird eine große Menge an klinischen Routinedaten in unstrukturierten Textformaten gespeichert. Natural Language Processing (NLP) bietet Methoden, diese Daten in ein maschinenlesbares und strukturiertes Format zu überführen, um sie für die klinische Routine und Forschung verfügbar zu machen. In der kardiologischen Abteilung des Universitätsklinikums Heidelberg werden Methoden zur automatischen Entitätserkennung und Textzusammenfassung zur De-Identifikation und klinischen Informationsextraktion entwickelt. 

Während viele State-of-the-Art-NLP-Methoden auf überwachten Deep-Learning-Methoden basieren, fehlt es an großen hochwertigen annotierten klinischen Textkorpora in deutscher Sprache. Jüngste Entwicklungen im Deep Learning zeigen vielversprechende Ergebnisse auf kleinen Trainingsdaten. In diesem Vortrag wird Phillip Richter-Pechanski Ergebnisse zu zwei klinischen NLP-Aufgaben vorstellen, der automatischen De-Identifikation und der kardiovaskulären Konzeptextraktion. Es werden Best-Practices in der Datenaufbereitung diskutiert und die Anwendbarkeit von Deep-Learning-Methoden für aktuelle klinische NLP-Aufgaben evaluiert.

 

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