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En Core Med7 Trf

kormilitzinによって開発
en_core_med7_trf は spaCy ベースの臨床自然言語処理モデルで、電子健康記録から薬物関連の固有表現を識別・分類するために特別に設計されています。
ダウンロード数 497
リリース時間 : 3/2/2022

モデル概要

このモデルは臨床テキストから医薬品情報を抽出することに特化しており、投与量、薬物名、期間、剤形、頻度、投与経路、強度などの重要な情報を識別できます。

モデル特徴

高精度医薬品情報抽出
薬物関連の固有表現認識タスクで90.33のF1スコアを達成。
臨床テキスト向け最適化
電子健康記録中の臨床テキスト向けに特別に最適化されています。
7種類の医薬品関連エンティティ認識
投与量、薬物、期間、剤形、頻度、投与経路、強度の7つの主要な医薬品情報を識別可能。

モデル能力

臨床テキスト分析
医薬品情報抽出
固有表現認識

使用事例

医療健康
電子健康記録分析
患者の電子健康記録から自動的に医薬品情報を抽出
医療記録の自動処理効率を向上
臨床研究支援
臨床研究者が大量の診療記録中の投薬データを迅速に分析するのを支援
臨床研究のデータ収集プロセスを加速
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