Вопрос или проблема
Я работаю над проектом, цель которого – определить название болезни из разных предложений. Мне нужны некоторые советы. Я ищу библиотеки, из которых я могу получить список названий болезней, чтобы по крайней мере обнаружить болезнь в своем датафрейме. Затем я хочу использовать распознавание именованных сущностей (NER), обучая модель на основе этой болезни.
Надеюсь, кто-то сможет помочь мне и дать советы. Спасибо.
Ответ или решение
Обнаружение заболеваний с помощью обработки естественного языка (NLP)
Обработка естественного языка (NLP) стала важным инструментом в медицине, позволяя автоматизировать процесс извлечения информации из текстовых данных, таких как медицинские записи, научные статьи и обсуждения пациентов. В вашем проекте, целью которого является обнаружение названий заболеваний из различных предложений, вы можете использовать несколько подходов и библиотек для эффективного выполнения этой задачи.
Этап 1: Поиск списка заболеваний
Первым шагом в вашем проекте станет формирование обширного списка названий заболеваний. Вот несколько источников, которые могут быть полезны:
-
SNOMED CT: Это обширная медицинская онтология, содержащая информацию о болезнях, симптомах и медицинских процедурах. Вы можете получить доступ к этой базе данных через API или скачать ее локально.
-
MedDRA: Медицинская терминология, широко используемая в клинических испытаниях и фармацевтической индустрии, также содержит информацию о заболеваниях.
-
WHO International Classification of Diseases (ICD): Эта классификация заболеваний предоставляет детализированный список и может быть полезной для вашего проекта.
-
Libraries and APIs:
Disease Ontology: Веб-API и библиотека для доступа к информации о заболеваниях.NLM API: Библиотека National Library of Medicine предоставляет доступ к медицинским данным.
Этап 2: Использование Named Entity Recognition (NER)
После того как вы соберете список заболеваний, следующим шагом будет использование методов выделения именованных сущностей (NER). Для этого можно использовать несколько популярных библиотек Python:
-
spaCy: Эта библиотека поддерживает NER и позволяет легко обучать модели на основе ваших собственных данных. Вы можете использовать предобученные модели и дообучать их на вашем наборе данных заболеваний.
-
NLTK: Хотя NLTK не специализирован для NER, он предоставляет множество инструментов для обработки текста, и вы можете реализовать собственные решения для поиска заболеваний.
-
Hugging Face Transformers: Использование модели BERT либо BioBERT (обученной на медицинских данных) может значительно улучшить качество извлечения именованных сущностей.
-
Stanford NLP: Эта библиотека также предлагает мощные инструменты для NER и может быть настроена для работы с медицинскими текстами.
Этап 3: Подготовка данных и обучение модели
На этом этапе вам потребуется собрать данные, которые вы будете использовать для обучения модели NER. Процесс может включать следующие шаги:
-
Сбор данных: Соберите корпус текстов, в которых упоминаются заболевания, чтобы обучить вашу модель. Это могут быть медицинские журналы, научные статьи или форумы пациентов.
-
Аннотация данных: Вам нужно будет вручную аннотировать текстовые данные, выделяя названия заболеваний. Это поможет модели понять, на что обращать внимание.
-
Обучение модели: Используйте выделенные данные для обучения вашей модели NER. Обучение может занять время и потребовать настройки параметров.
-
Тестирование и оценка: Оцените модель, используя такие метрики, как точность, полнота и F1-мера. Обязательно проверьте, насколько хорошо ваша модель справляется с обнаружением заболеваний в различных контекстах.
Заключение
Выявление заболеваний с использованием методов NLP требует комплексного подхода, начала с формирования списка заболеваний и заканчивая обучением и тестированием модели NER. Совместив мощные библиотеки для NLP и подходящие источники данных, вы сможете создать систему, способную эффективно извлекать названия заболеваний из текстов.
Если у вас возникли дополнительные вопросы или потребуется помощь в конкретных аспектах проекта, не стесняйтесь обращаться за консультацией. Удачи в вашем начинании!