language:
- es
tags:
- biomedical
- clinical
- eHR
- spanish
license: apache-2.0
datasets:
- PlanTL-GOB-ES/pharmaconer
metrics:
- f1
widget:
- text: >-
Se realizó estudio analítico destacando incremento de niveles de PTH y
vitamina D (103,7 pg/ml y 272 ng/ml, respectivamente), atribuidos al
exceso de suplementación de vitamina D.
- text: ' Por el hallazgo de múltiples fracturas por estrés, se procedió a estudio en nuestras consultas, realizándose análisis con función renal, calcio sérico y urinario, calcio iónico, magnesio y PTH, que fueron normales.'
- text: >-
Se solicitó una analítica que incluía hemograma, bioquímica, anticuerpos
antinucleares (ANA) y serologías, examen de orina, así como biopsia de la
lesión. Los resultados fueron normales, con ANA, anti-Sm, anti-RNP,
anti-SSA, anti-SSB, anti-Jo1 y anti-Scl70 negativos.
Spanish RoBERTa-base biomedical model finetuned for the Named Entity Recognition (NER) task on the PharmaCoNER dataset.
A fine-tuned version of the bsc-bio-ehr-es model, a RoBERTa base model and has been pre-trained using the largest Spanish biomedical corpus known to date, composed of biomedical documents, clinical cases and EHR documents for a total of 1.1B tokens of clean and deduplicated text processed.
For more details about the corpora and training, check the bsc-bio-ehr-es model card.
Dataset
The dataset used is PharmaCoNER, a NER dataset annotated with substances, compounds and proteins entities. For further information, check the official website.
Evaluation and results
F1 Score: 0.8913
For evaluation details visit our GitHub repository.
Citing
To be announced soon!
Funding
This work was partially funded by the Spanish State Secretariat for Digitalization and Artificial Intelligence (SEDIA) within the framework of the Plan-TL, and the Future of Computing Center, a Barcelona Supercomputing Center and IBM initiative (2020).
Disclaimer
The models published in this repository are intended for a generalist purpose and are available to third parties. These models may have bias and/or any other undesirable distortions.
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