Apache cTAKES
| Apache cTAKES | |
|---|---|
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| 開発者 | Apacheソフトウェア財団 |
| 安定版リリース | 6.0.0 / 2024年9月16日 ( 2024-09-16 ) |
| リポジトリ | cTakesリポジトリ |
| 書かれた | Java、Scala、Python |
| オペレーティング·システム | クロスプラットフォーム |
| タイプ | 自然言語処理、バイオインフォマティクス、テキストマイニング、情報抽出 |
| ライセンス | Apacheライセンス2.0 |
| Webサイト | 公式サイト |
Apache cTAKES：臨床テキスト分析および知識抽出システムは、電子医療記録の非構造化テキストから臨床情報を抽出するオープンソースの自然言語処理（NLP）システムです。臨床記録を処理し、薬剤、疾患／障害、徴候／症状、解剖学的部位、処置といった臨床固有表現の種類を識別します。各固有表現には、テキスト範囲、オントロジーマッピングコード、コンテキスト（家族歴、現在、患者と無関係）、および否定／非否定の属性があります。[ 1 ]
cTAKESは UIMA非構造化情報管理アーキテクチャフレームワークとOpenNLP自然言語処理ツールキットを使用して構築されました。[ 2 ] [ 3 ]
コンポーネント
cTAKESのコンポーネントは臨床分野向けに特別に訓練されており、臨床意思決定支援システムや臨床研究で活用できる豊富な言語的・意味的注釈を作成します。[ 4 ]
これらのコンポーネントには次のものが含まれます。
- 名前付きセクション識別子
- 文境界検出器
- ルールベースのトークナイザー
- フォーマットされたリスト識別子
- ノーマライザー
- コンテキスト依存トークナイザー
- 品詞タグ付けツール
- フレーズチャンカー
- 辞書検索注釈ツール
- コンテキストアノテーター
- 否定検出器
- 不確実性検出器
- 被写体検出器
- 依存関係パーサー
- 患者の喫煙状況識別子
- 薬物言及注釈
歴史
cTAKESの開発は2006年にメイヨー・クリニックで開始されました。ゲルガナ・サヴォヴァ博士とクリストファー・シュート博士が率いる開発チームには、医師、コンピュータ科学者、ソフトウェアエンジニアが含まれていました。導入後、cTAKESはメイヨーの臨床データ管理インフラの不可欠な要素となり、8,000万件以上の臨床記録を処理しました。[ 5 ]
2010年初頭にサヴォヴァ博士がボストン小児病院に異動した際、コア開発チームは同病院のメンバーも含むように拡大しました。その他の外部との連携は以下の通りです。[ 5 ]
このような協力により、cTAKESの機能は、時間的推論、臨床質問応答、臨床領域における共参照解決などの他の分野にも拡張されました。[ 5 ]
2010年にcTAKESはi2b2プログラムに採用され、 SHARPエリア4の中心的な構成要素となった。[ 5 ]
2013 年、cTAKES はApache Software Foundationインキュベーター プロジェクトとして最初のリリースであるcTAKES 3.0 をリリースしました。
2013年3月、cTAKESはApacheソフトウェア財団のトップレベルプロジェクト（TLP）になりました。[ 5 ]
参照
参考文献
- ^ Denecke, Kerstin (2015-08-31). 「情報抽出のためのツールとリソース」 . Health Web Science: ヘルスケアのためのソーシャルメディアデータ. Springer. p. 67. ISBN 978-3-319-20582-3– Google ブックス経由。
- ^ Khalifa, Abdulrahman; Meystre, Stéphane (2015-12-01). 「臨床記録における心血管リスク因子の特定のための既存の自然言語処理リソースの適応」 . Journal of Biomedical Informatics . 2014 i2b2/UTHealth Shared-Tasks and Workshop on Challenges in Natural Language Processing for Clinical Data. 58 (Supplement): S128– S132. doi : 10.1016/j.jbi.2015.08.002 . PMC 4983192. PMID 26318122 .
- ^ Khudairi, Sally (2017年4月25日). 「Apache Software Foundation、Apache® cTAKES™ v4.0を発表」（プレスリリース）. メリーランド州フォレストヒル：Apache Software Foundation. Globe Newswire . 2017年9月20日閲覧。
- ^ Savova, Guergana K; Masanz, James J; Ogren, Philip V; Zheng, Jiaping; Sohn, Sunghwan; Kipper-Schuler, Karin C; Chute, Christopher G (2010). 「Mayo clinical Text Analysis and Knowledge Extraction System (cTAKES): architecture, component assessment and applications」 . Journal of the American Medical Informatics Association . 17 (5): 507– 513. doi : 10.1136/jamia.2009.001560 . ISSN 1067-5027 . PMC 2995668. PMID 20819853 .
- ^ a b c d e「履歴」 . Apache cTAKES™ - 臨床テキスト分析知識抽出システム. 2015年6月22日. 2018年1月11日閲覧.
外部リンク
- cTAKES 公式サイト
- ASFのApache cTAKES プロジェクト情報ページ
- 抄録（JAMIA）
- オープンヘルス自然言語処理（OHNLP）コンソーシアム
- 戦略的医療IT先端研究プロジェクト（SHARP）プログラム
- SHARP エリア4 - EHRデータの二次利用
- 自動検索コンソール（ARC）
- 健康情報テキスト抽出（HITEx ）は、i2b2プロジェクトの一環として開発されました。これは、Informatics for Integrating Biology and the Bedsideによって開発されたGATEフレームワークに基づくルールベースのNLPパイプラインです。
- 計算言語・教育研究ツールキット（cleartk）（現在はメンテナンスされていません）は、コロラド大学ボルダー校で開発され、Javaで統計的NLPコンポーネントを開発するためのフレームワークを提供します。Apache UIMA上に構築されています。
- NegExは、ピッツバーグ大学で開発された、臨床テキストから否定語を検出するツールです。このシステムは、トリガー語を用いて、文中における否定のシナリオの可能性を判定します。
- ConText ): NegEx の拡張版であり、ピッツバーグ大学によって開発されています。ConText は NegEx を拡張し、否定概念の検出だけでなく、時間的（最近、過去、または仮説的なシナリオ）や、（経験の）主体が誰であるか（患者か他者か）も検出します。
- MetaMap （米国国立医学図書館提供）：統一医学言語システム（UMLS）を基盤とした包括的な概念タグ付けシステムです。ご利用には、 UMLSメタシソーラスライセンス契約（およびアカウント）が必要です。
- MedEx - 臨床テキストから薬剤情報を抽出するツールです。MedExは、フリーテキストの臨床記録を処理し、薬剤名とシグネチャ情報（投与量、頻度、投与経路、投与期間など）を認識します。UMLSライセンスをお持ちの場合は無料でご利用いただけます。LinuxおよびWindows用のスタンドアロンアプリケーションです。
- SecTag（セクションタグ付け階層）：NLP、ベイズ統計、スペル修正、スコアリング技術を用いてノートのセクションヘッダーを認識します。UMLSライセンスまたはLOINCライセンスをお持ちの場合は無料でご利用いただけます。
- (スタンフォード固有表現抽出器 (NER) ): スタンフォードの NER は、条件付きランダム フィールド シーケンス モデルであり、英語とドイツ語の固有表現抽出用に巧みに設計された機能を備えています。
- ( Stanford CoreNLP ) は、トークン化、品詞タグ付け、固有表現認識、解析、共参照などの機能を備えた、Java での英語向け自然言語処理ツールの統合スイートです。
