Извлечение информации из радиологических записей является сложной задачей в медицинской информатике. Основной вызов заключается в ограниченной доступности подходящих данных для извлечения сложной медицинской информации из радиологических отчетов. В результате, текущие методологии часто сталкиваются с трудностями в представлении временных аспектов состояния пациента, особенно в сравнении с предыдущими обследованиями.
Для преодоления этих ограничений и улучшения извлечения информации из радиологических отчетов, исследователи разработали RadGraph2 – усовершенствованную иерархическую схему для сущностей и отношений. Этот подход позволяет более детально представить информацию, содержащуюся в радиологических отчетах, особенно при сравнении с предыдущими обследованиями.
RadGraph2 использует модель извлечения информации из графов (HGIE), которая автоматически размечает радиологические отчеты. Это позволяет более эффективно извлекать информацию из них. Кроме того, схема RadGraph2 определяет три типа сущностей и три типа отношений, что позволяет более полно представить информацию из отчетов и понять взаимосвязи между ними.
Кроме того, RadGraph2 предоставляет обширный набор файлов для поддержки исследований и разработки, включая набор данных и файлы инференции. Это позволяет исследователям и разработчикам эффективно обрабатывать и анализировать данные из радиологических отчетов для различных задач обработки естественного языка и медицинской информатики.
RadGraph2 представляет собой продвинутый подход к извлечению информации из радиологических отчетов, который позволяет более эффективно отслеживать изменения состояния пациентов. Он предлагает исследователям прочную основу для разработки передовых моделей обработки естественного языка в медицинской сфере.
