Overview of ClinAIS at IberLEF 2023: Automatic Identification of Sections in Clinical Documents in Spanish

Empreu sempre aquest identificador per citar o enllaçar aquest ítem http://hdl.handle.net/10045/137198
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Camp Dublin Core Valor Idioma
dc.contributor.authorDe la Iglesia, Iker-
dc.contributor.authorVivó, María-
dc.contributor.authorChocrón, Paula-
dc.contributor.authorMaeztu, Gabriel de-
dc.contributor.authorGojenola Galletebeitia, Koldo-
dc.contributor.authorAtutxa Salazar, Aitziber-
dc.date.accessioned2023-09-14T10:39:57Z-
dc.date.available2023-09-14T10:39:57Z-
dc.date.issued2023-09-
dc.identifier.citationProcesamiento del Lenguaje Natural. 2023, 71: 289-299. https://doi.org/10.26342/2023-71-22es_ES
dc.identifier.issn1135-5948-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10045/137198-
dc.description.abstractThe ClinAIS shared task organized by IOMED and the HiTZ center aims to tackle the identification of seven section types within unstructured clinical records in the Spanish language. These records, known as Electronic Clinical Narratives (ECNs), store crucial individual health information. However, their lack of standardized formats poses challenges in the development and evaluation of automated systems for clinical document analysis. Twenty-seven participants registered for the task, with five submitting results. This paper presents the outcomes and methodologies used in ClinAIS, contributing to the advancement of clinical text analysis and its application in improving healthcare decision-making and patient care.es_ES
dc.description.abstractLa tarea ClinAIS organizada por IOMED y el centro HiTZ tiene como objetivo abordar la identificación de siete tipos de secciones dentro de registros clínicos no-estructurados en español. Estos registros, conocidos como Narrativas Clínicas Electrónicas (ECNs), almacenan información crucial acerca de la salud personal. Sin embargo, la falta de estandarización en los formatos plantea desafíos en el desarrollo y evaluación de sistemas automatizados para el análisis de documentos clínicos. Veintisiete participantes se registraron para la tarea, de los cuales cinco presentaron resultados. Este artículo presenta los resultados y metodologías utilizadas en la tarea ClinAIS, contribuyendo al avance del análisis de notas clínicas y su aplicación en la mejora de la toma de decisiones en la atención médica y el cuidado al paciente.es_ES
dc.description.sponsorshipThis work was partially funded by the Spanish Ministry of Science and Innovation (MCI/AEI/FEDER, UE, DOTTHEALTH/PAT-MED PID2019-106942RB-C31), the Basque Government (IXA IT1570-22), MCIN/AEI/ 10.13039/501100011033, European Union NextGeneration EU/PRTR (DeepR3 TED2021-130295B-C31, ANTIDOTE PCI2020-120717-2 EU ERA-Net CHIST-ERA), and the Government of the United States IARPA BETTER program (INT NOCORE 19/08 project, via Contract No. 2019-19051600006).es_ES
dc.languageenges_ES
dc.publisherSociedad Española para el Procesamiento del Lenguaje Naturales_ES
dc.rights© Sociedad Española para el Procesamiento del Lenguaje Natural. Distribuido bajo Licencia Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-SinObraDerivada 4.0es_ES
dc.subjectSection Identificationes_ES
dc.subjectUnstructured Clinical Documentses_ES
dc.subjectLanguage Modelses_ES
dc.subjectDeep Learninges_ES
dc.subjectIdentificación de Seccioneses_ES
dc.subjectDocumentos Clínicos No-Estructuradoses_ES
dc.subjectModelos de Lenguajees_ES
dc.subjectAprendizaje Profundoes_ES
dc.titleOverview of ClinAIS at IberLEF 2023: Automatic Identification of Sections in Clinical Documents in Spanishes_ES
dc.title.alternativeResumen de la tarea de ClinAIS en IberLEF 2023: Identificación Automática de Secciones en Documentos Clínicos en Castellanoes_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/articlees_ES
dc.peerreviewedsies_ES
dc.identifier.doi10.26342/2023-71-22-
dc.relation.publisherversionhttps://doi.org/10.26342/2023-71-22es_ES
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.relation.projectIDinfo:eu-repo/grantAgreement/AEI/Plan Estatal de Investigación Científica y Técnica y de Innovación 2017-2020/PID2019-106942RB-C31es_ES
dc.relation.projectIDinfo:eu-repo/grantAgreement/AEI/Plan Estatal de Investigación Científica y Técnica y de Innovación 2017-2020/TED2021-130295B-C31es_ES
Apareix a la col·lecció: Procesamiento del Lenguaje Natural - Nº 71 (2023)

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