Qwant Research @ DEFT 2019 : appariement de documents et extraction d’informations à partir de cas cliniques (Document matching and information retrieval using clinical cases) (2019)

Abstract: Dans ce papier, nous présentons la participation de Qwant Research aux tâches 2 et 3 de l’édition 2019 du défi fouille de textes (DEFT) portant sur l’analyse de documents cliniques rédigés en français. La tâche 2 est une tâche de similarité sémantique qui demande d’apparier cas cliniques et discussions médicales. Pour résoudre cette tâche, nous proposons une approche reposant sur des modèles de langue et évaluons l’impact de différents pré-traitements et de différentes techniques d’appariement sur les résultats. Pour la tâche 3, nous avons développé un système d’extraction d’information qui produit des résultats encourageants en termes de précision. Nous avons expérimenté deux approches différentes, l’une se fondant exclusivement sur l’utilisation de réseaux de neurones pour traiter la tâche, l’autre reposant sur l’exploitation des informations linguistiques issues d’une analyse syntaxique.

## introduction l'analyse et l'extraction d'informations pertinentes au sein d'un corpus médical est une tâche qui peut se montrer particulièrement difficile en raison de l'extrême spécificité du domaine. l'édition 2019 du défi fouille de texte (deft) porte sur cette problématique @xcite , et met à disposition un corpus de cas cliniques français, eux-mêmes issus du corpus cas @xcite . nos motivations pour participer cette année au deft sont multiples. l'accent mis sur l'aspect médical de l'édition 2019 est particulièrement stimulant, du fait de l'impact médical d'éventuelles avancées dans le domaine. de plus, la spécificité du domaine, ses problématiques d'accès et la taille restreinte des ressources associées en font un défi particulièrement intéressant. il s'agit de notre première participation au défi. c'est pour nous une opportunité de nous confronter à d'autres équipes réfléchissant à des problématiques similaires. enfin, il nous tient à coeur de pouvoir contribuer à la recherche dans le domaine du traitement automatique des langues en france. nous avons participé à deux des trois tâches proposées dans le cadre de la campagne cette année. nous détaillons dans la section 2 notre contribution à la tâche 2 fondé sur l'appariement des cas cliniques et des discussions. la section 3 décrit les méthodes employées dans le cadre de la tâche 3 dont le but est d'extraire des informations des cas cliniques. ## tâche : extraction d'information sur des cas cliniques la tâche 3 est une tâche d'extraction d'information de type démographique et médicale. ses objectifs concernent l'identification de cinq types d'informations correspondant au moment du dernier élément clinique rapporté dans le cas : l'âge et le genre de la personne concernée, l'origine (motif de la consultation ou de l'hospitalisation) et l'issue parmi cinq valeurs possibles (guérison, amélioration, stable, détérioration, décès). pour tous ces cas, il est possible qu'une ou plusieurs des informations soient manquantes. dans cette situation, la valeur est 'nul'. ## conclusion dans cet article, nous avons présenté notre participation aux tâches 2 et 3 proposées dans le cadre du deft 2019, correspondant respectivement aux tâches de recherche de similarité sémantique et d'extraction d'information, appliquées au domaine médical. la méthode utilisée pour la tâche 2 repose sur l'utilisation de modèles de langue pour estimer la similarité entre documents en ne nous restreignant qu'aux données fournies. elle a ensuite été étendue à des essais sur l'impact des pré-traitements utilisés en faisant varier les conditions d'appariement. en ce qui concerne la tâche 3, nous avons réalisé un système entièrement basé sur des réseaux neuronaux qui combine étiquetage de séquences textuelles et classification pour extraire les informations recherchées des cas cliniques. si le faible nombre de documents disponibles pour l'apprentissage constituait une contrainte forte pour cette méthode, nous avons choisi d'augmenter le corpus en générant de nouveaux cas cliniques, améliorant ainsi nos résultats. finalement, les résultats obtenus sur les deux tâches semblent encourageants. qwant research @deft 2019 : appariement de documents et extraction d'informations à partir de cas cliniques