DEFT 2020 - Extraction d’information fine dans les données cliniques : terminologies spécialisées et graphes de connaissance (Fine-grained Information Extraction in Clinical Data : Dedicated Terminologies and Knowledge Graphs ) (2020)

Abstract: Nous présentons dans cet article notre approche à base de règles conçue pour répondre à la tâche 3 de la campagne d’évaluation DEFT 2020. Selon le type d’information à extraire, nous construisons (1) une terminologie spécialisée à partir de ressources médicales et (2) un graphe orienté basé sur les informations extraites de la base de connaissances généraliste et de grande taille - JeuxDeMots.

## introduction nous présentons dans cet article les méthodes que nous avons conçues pour répondre à la tâche 3 de la campagne d'évaluation deft 2020 @xcite . cette tâche porte sur l'extraction d'informations dans un corpus de cas cliniques @xcite . notre système est conçu à base de règles et s'appuie sur deux sources de données différentes : ## méthodologie afin de répondre à la tâche d'extraction d'informations fines dans des dossiers cliniques, nous adoptons des méthodes à base de règles s'appuyant sur deux sources de données différentes, selon le type d'information à extraire. pour les catégories spécialisées autour du patient et des pratiques cliniques, nous avons construit une terminologie dédiée à partir de ressources existantes, organisée et complétée selon les besoins de la tâche. un ensemble de règles est ensuite appliqué pour détecter les différentes catégories d'information recherchées. nous appliquons les pré-traitements classiques liées aux approches symboliques à base de règles (tokénisation, lemmatisation, étiquetage en parties du discours, etc.) afin de générer nos résultats. pour les catégories autour du temps et des traitements médicaux, nous explorons une nouvelle approche exploitant la base de connaissances jeuxdemots, basée sur le parcours d'un graphe orienté. ## résultats nous présentons ci-dessous les résultats issus des deux approches décrites. notre choix d'approche symbolique nous permettant de réaliser une analyse fine des résultats obtenus, nous distinguons deux manières de calculer les mesures d'évaluation : (1) les mesures strictes (officielles) et (2) des mesures plus souples qui prennent en compte les annotations partiellement correctes. la mise en perspective du différentiel de performance entre ces deux mesures permet d'isoler les entités détectées de manière « aberrante » (fp) et entièrement non-détectées par le système (fn). cette distinction nous permet de discuter finement les divergences obtenues entre notre système et les annotations de référence.