SNOMED CT entity linking challenge

doi:10.1093/jamia/ocaf104

2025-07-01

DOI：10.1093/jamia/ocaf104

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摘要

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目标：本文介绍了来自一项竞赛的结果，该竞赛挑战参与者使用MIMIC-IV-Note数据的一个子集和SNOMED CT术语开发实体链接模型。材料与方法：作为本工作的基础，我们整理了一组包含74 808个注释的数据集，这些注释来自272份出院记录，涵盖了6624个独特的临床概念。提交的解决方案使用字符级别的平均交并比（mean Intersection-over-Union）指标进行评估，其中表现最佳的3个解决方案获得了现金奖励。结果：获胜的解决方案采用了不同的方法：基于词典的方法、基于编码器的方法和基于解码器的方法。讨论：我们的分析表明，训练数据中的概念频率对模型性能有显著影响，稀有概念尤其具有挑战性。高概念熵和注释模糊性也与性能下降相关。结论：本研究的发现表明，未来的项目应着重于改进稀有概念的实体链接，并开发方法以在训练示例稀缺时更好地利用上下文信息。

Keyword:

SNOMED CT

entity linking

terminology

artificial intelligence

AI总结

对已上传原文的论文进行重点信息的提取，主要内容包括：简要概述、研究摘要、背景介绍、关键亮点、图文解析、展望与总结。

期刊

Journal of the American Medical Informatics Association

IF:

4.6

论文数:

417

被引数:

1.6W

机构

University of Udine

学者数:

8.3K

论文数: 6.8K

被引数: 6.7K

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