Classification multilabel de concepts médicaux pour l’identification du profil clinique du patient (Multilabel classification of medical concepts for patient’s clinical profile identification ) (2021)

Abstract: La première tâche du Défi fouille de textes 2021 a consisté à extraire automatiquement, à partir de cas cliniques, les phénotypes pathologiques des patients regroupés par tête de chapitre du MeSH-maladie. La solution présentée est celle d’un classifieur multilabel basé sur un transformer. Deux transformers ont été utilisés : le camembert-large classique (run 1) et le camembert-large fine-tuné (run 2) sur des articles biomédicaux français en accès libre. Nous avons également proposé un modèle « bout-enbout », avec une première phase d’extraction d’entités nommées également basée sur un transformer de type camembert-large et un classifieur de genre sur un modèle Adaboost. Nous obtenons un très bon rappel et une précision correcte, pour une F1-mesure autour de 0,77 pour les trois runs. La performance du modèle « bout-en-bout » est similaire aux autres méthodes.

## description du système la figure 3 décrit l'architecture générale du système que nous proposons. une analyse du jeu de données d'entraînement nous montre que ce sont les entités de pathologie et signe ou symptôme (sosy) qui donnent lieu à des classifications mesh-maladies. les autres entités peuvent donc être ignorées, et parmi les entités de ces deux types, deux cas doivent être ignorés également : les sections qui suivent détaillent chacune de ces étapes.