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        <title>Identification de facteurs de risque pour des patients diabétiques à partir de comptes-rendus cliniques par des approches hybrides</title>
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        <dateIssued>2015-06</dateIssued>
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            <title>Actes de la 22e conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Articles longs</title>
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    <abstract>Dans cet article, nous présentons les méthodes que nous avons développées pour analyser des comptes- rendus hospitaliers rédigés en anglais. L‘objectif de cette étude consiste à identifier les facteurs de risque de décès pour des patients diabétiques et à positionner les événements médicaux décrits par rapport à la date de création de chaque document. Notre approche repose sur (i) HeidelTime pour identifier les expressions temporelles, (ii) des CRF complétés par des règles de post-traitement pour identifier les traitements, les maladies et facteurs de risque, et (iii) des règles pour positionner temporellement chaque événement médical. Sur un corpus de 514 documents, nous obtenons une F-mesure globale de 0,8451. Nous observons que l‘identification des informations directement mentionnées dans les documents se révèle plus performante que l‘inférence d‘informations à partir de résultats de laboratoire.</abstract>
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%0 Conference Proceedings
%T Identification de facteurs de risque pour des patients diabétiques à partir de comptes-rendus cliniques par des approches hybrides
%A Grouin, Cyril
%A Moriceau, Véronique
%A Rosset, Sophie
%A Zweigenbaum, Pierre
%Y Lecarpentier, Jean-Marc
%Y Lucas, Nadine
%S Actes de la 22e conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Articles longs
%D 2015
%8 June
%I ATALA
%C Caen, France
%F grouin-etal-2015-identification
%X Dans cet article, nous présentons les méthodes que nous avons développées pour analyser des comptes- rendus hospitaliers rédigés en anglais. L‘objectif de cette étude consiste à identifier les facteurs de risque de décès pour des patients diabétiques et à positionner les événements médicaux décrits par rapport à la date de création de chaque document. Notre approche repose sur (i) HeidelTime pour identifier les expressions temporelles, (ii) des CRF complétés par des règles de post-traitement pour identifier les traitements, les maladies et facteurs de risque, et (iii) des règles pour positionner temporellement chaque événement médical. Sur un corpus de 514 documents, nous obtenons une F-mesure globale de 0,8451. Nous observons que l‘identification des informations directement mentionnées dans les documents se révèle plus performante que l‘inférence d‘informations à partir de résultats de laboratoire.
%U https://aclanthology.org/2015.jeptalnrecital-long.3/
%P 25-36

Markdown (Informal)

[Identification de facteurs de risque pour des patients diabétiques à partir de comptes-rendus cliniques par des approches hybrides](https://aclanthology.org/2015.jeptalnrecital-long.3/) (Grouin et al., JEP/TALN/RECITAL 2015)

• Identification de facteurs de risque pour des patients diabétiques à partir de comptes-rendus cliniques par des approches hybrides (Grouin et al., JEP/TALN/RECITAL 2015)

ACL

• Cyril Grouin, Véronique Moriceau, Sophie Rosset, and Pierre Zweigenbaum. 2015. Identification de facteurs de risque pour des patients diabétiques à partir de comptes-rendus cliniques par des approches hybrides. In Actes de la 22e conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Articles longs, pages 25–36, Caen, France. ATALA.