Patrixa: A unification-based parser for Basque and its application to the automatic analysis of verbs

In this chapter we describe a computational grammar for Basque, and the first results obtained using it in the process of automatically acquiring subcategorization information about verbs and their associated sentence elements (arguments and adjuncts).In section 1 we describe the Basque syntax and the grammar we have developed for its treatment. The grammar is partial in the sense that it cannot recognize every sentence in real texts, but it is capable of describing the main syntactic elements, such as noun-phrases (NPs), prepositional phrases (PPs), and subordinate and simple sentences. This can be useful for several applications.In section 2 we explain the syntactic analyzer (or parser) used to automatically acquire information on verbal subcategorization from texts. The results will later be used by a linguist or processed by statistical filters.This work has been done by the IXA Natural Language Processing research group, centered on the application of automatic methods to the analysis of Basque

EriBERTa: A Bilingual Pre-Trained Language Model for Clinical Natural Language Processing

The utilization of clinical reports for various secondary purposes, including health research and treatment monitoring, is crucial for enhancing patient care. Natural Language Processing (NLP) tools have emerged as valuable assets for extracting and processing relevant information from these reports. However, the availability of specialized language models for the clinical domain in Spanish has been limited. In this paper, we introduce EriBERTa, a bilingual domain-specific language model pre-trained on extensive medical and clinical corpora. We demonstrate that EriBERTa outperforms previous Spanish language models in the clinical domain, showcasing its superior capabilities in understanding medical texts and extracting meaningful information. Moreover, EriBERTa exhibits promising transfer learning abilities, allowing for knowledge transfer from one language to another. This aspect is particularly beneficial given the scarcity of Spanish clinical data

Migración de una gramática sintáctica parcial entre dos formalismos de unificación

Este trabajo presenta el proceso de migración de una gramática sintáctica del euskera de un formalismo a otro. Debido a diferencias en los formalismos y también en el tipo de gramáticas, la transición directa de una gramática a otra no es posible. Esto lleva a que la construcción de la nueva gramática por parte de un lingüista parta prácticamente de cero. Por ello se ha planteado, de manera paralela a la construcción manual de la gramática, un experimento consistente en derivar una gramática de manera semiautomática generando reglas partiendo de la gramática antigua y un corpus analizado con ésta. Este experimento ha servido por un lado para comprobar la viabilidad de obtener una nueva gramática de manera prácticamente automática, y a la vez ha valido para ayudar en el proceso de construcción manual de la gramática, sirviendo de punto de comparación y para detección de errores u omisiones

EXTracción de RElaciones entre Conceptos Médicos en fuentes de información heterogéneas (EXTRECM)

En este proyecto se plantea la extracción de relaciones entre conceptos médicos en documentos científicos, historiales médicos e información de carácter general en Internet, en varias lenguas utilizando técnicas y herramientas de Procesamiento de Lenguaje Natural y Recuperación de Información. El proyecto se propone demostrar, mediante dos casos de uso, los beneficios de la aplicación de este tipo de tecnologías lingüísticas al dominio de la salud.This project addresses extraction of medical concepts relationship in scientific documents, medical records and general information on the Internet, in several languages by using advanced Natural Language Processing and Information Retrieval techniques and tools. The project aims to show, through two use cases, the benefits of the application of language technology in the health sector.TIN2013-46616-C2-1-R, TIN2013-46616-C2-2-R

A Cascaded Syntactic Analyser for Basque

This article presents a robust syntactic analyser for Basque and the different modules it contains. Each module is structured in different analysis layers for which each layer takes the information provided by the previous layer as its input; thus creating a gradually deeper syntactic analysis in cascade. This analysis is carried out using the Constraint Grammar (CG) formalism. Moreover, the article describes the standardisation process of the parsing formats using XML

Aportaciones de las técnicas de aprendizaje automático a la clasificación de partes de alta hospitalarios reales en castellano

Hospitals attached to the Spanish Ministry of Health are currently using the International Classification of Diseases 9 Clinical Modification (ICD9-CM) to classify health discharge records. Nowadays, this work is manually done by experts. This paper tackles the automatic classification of real Discharge Records in Spanish following the ICD9-CM standard. The challenge is that the Discharge Records are written in spontaneous language. We explore several machine learning techniques to deal with the classification problem. Random Forest resulted in the most competitive one, achieving an F-measure of 0.876.La red de hospitales que configuran el sistema español de sanidad utiliza la Clasificación Internacional de Enfermedades Modificación Clínica (ICD9-CM) para codificar partes de alta hospitalaria. Hoy en día, este trabajo lo realizan a mano los expertos. Este artículo aborda la problemática de clasificar automáticamente partes reales de alta hospitalaria escritos en español teniendo en cuenta el estándar ICD9-CM. El desafío radica en que los partes hospitalarios están escritos con lenguaje espontáneo. Hemos experimentado con varios sistemas de aprendizaje automático para solventar este problema de clasificación. El algoritmo Random Forest es el más competitivo de los probados, obtiene un F-measure de 0.876.This work was partially supported by the European Commission (SEP-210087649), the Spanish Ministry of Science and Innovation (TIN2012-38584-C06-02) and the Industry of the Basque Government (IT344-10)

Resumen de la tarea de ClinAIS en IberLEF 2023: Identificación Automática de Secciones en Documentos Clínicos en Castellano

The 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.La 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.This 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)

Proyecto de transferencia tecnológica Deteami: tecnologías de procesamiento del lenguaje natural para la ayuda en farmacia y en farmacovigilancia

The goal of the Deteami project is to develop tools that make clinicians aware of adverse drug reactions stated in electronic health records of the clinical digital history. The records produced in hospitals are a valuable though nearly unexplored source of information among others due to the fact that are tough to get due to privacy and confidentiality restrictions. To leverage the clinicians work of reading and analyzing the health records looking for information about the health of the patients, in this project we explore the records automatically, identify among others disorder and drug entities, and infer medical information, in this case, adverse drug reactions. In this project a research-framework was settled with the Galdakao-Usansolo and Basurto Hospitals from Osakidetza (the Basque Health System). Osakidetza provided both the texts and the final user feedback, as well as, specialists that annotate the corpora, an in this way, we obtained a gold-standard.El objetivo del proyecto Deteami es el desarrollo de herramientas para ayudar al personal clínico a identificar reacciones adversas a medicamentos en informes médicos electrónicos de la historia clínica digital. Los informes que se generan en los hospitales son una valiosa fuente de información aún no debidamente explotada debido principalmente a restricciones de privacidad y confidencialidad. Con el objetivo de aliviar el trabajo del personal clínico que se dedica a leer y analizar los informes médicos buscando información sobre la salud de los pacientes, en este proyecto analizamos automáticamente los informes, identificamos entre otras entidades que describen enfermedades y medicamentos, y finalmente, inferimos información médica; en este caso, reacciones adversas a medicamentos. En este proyecto hemos establecido un marco de colaboración con los hospitales de Galdakao-Usansolo y Basurto pertenecientes a Osakidetza (Servicio Vasco de Salud). Osakidetza participa mediante la provisión de los textos y retroalimentando el trabajo técnico con su experiencia, así como expertos que anotan el corpus para la obtención del gold-standard.This work was partially supported by the Spanish Ministry of Science and Innovation (EXTRECM: TIN2013-46616-C2-1-R, TADEEP: TIN2015-70214-P) and the Basque Government (DETEAMI: Ministry of Health 2014111003, IXA Research Group of type A (2010-2015), ELKAROLA: KK-2015/00098)

Agrupaciones para la extracción de entidades clínicas

Health records are a valuable source of clinical knowledge and Natural Language Processing techniques have previously been applied to the text in health records for a number of applications. Often, a first step in clinical text processing is clinical entity recognition; identifying, for example, drugs, disorders, and body parts in clinical text. However, most of this work has focused on records in English. Therefore, this work aims to improve clinical entity recognition for languages other than English by comparing the same methods on two different languages, specifically by employing ensemble methods. Models were created for Spanish and Swedish health records using SVM, Perceptron, and CRF and four different feature sets, including unsupervised features. Finally, the models were combined in ensembles. Weighted voting was applied according to the models individual F-scores. In conclusion, the ensembles improved the overall performance for Spanish and the precision for Swedish.Los informes médicos son una valiosa fuente de conocimiento clínico. Las técnicas de Procesamiento del Lenguaje Natural han sido aplicadas al procesamiento de informes médicos para diversas aplicaciones. Generalmente un primer paso es la detección de entidades médicas: identificar medicamentos, enfermedades y partes del cuerpo. Sin embargo, la mayoría de los trabajos se han desarrollado para informes en Inglés. El objetivo de este trabajo es mejorar el reconocimiento de entidades médicas para otras lenguas diferentes a Inglés, comparando los mismos métodos en dos lenguas y utilizando agrupaciones de modelos. Los modelos han sido creados para informes médicos en Español y Sueco utilizando SVM, Perceptron, CRF y cuatro conjuntos diferentes de atributos, incluyendo atributos no supervisados. Para el modelo combinado se ha aplicado votación ponderada teniendo en cuenta la F-measure individual. En conclusión, el modelo combinado mejora el rendimiento general y para posibles mejoras debemos investigar métodos más sofisticados de agrupación.This work has been partially funded by the Spanish ministry (PROSAMED: TIN2016-77820-C3-1-R, TADEEP: TIN2015-70214-P), the Basque Government (DETEAMI: 2014111003), the University of the Basque Country UPV-EHU (MOV17/14) and the Nordic Center of Excellence in Health-Related e-Sciences (NIASC)

DOTT-HEALTH: Development of text-based technology to support diagnosis, prevention and health institutions management

La combinación de datos y pautas dirigidas a pacientes individuales se engloba en los Sistemas de Apoyo a la Decisión Clínica. La adopción del Informe Clínico Electrónico de forma sistemática por parte de los sistemas de salud da lugar a una recopilación masiva de datos clínicos que los profesionales no pueden procesar, dada la limitación humana para manejar una gran cantidad de información. Esto, junto con el aumento de la capacidad de procesamiento de las máquinas, conduce a un escenario en el que el análisis automático de los Informes Clínicos Electrónicos se vuelve esencial para determinar patrones, prevenir errores, mejorar la calidad, reducir costos y ahorrar tiempo a los servicios de salud. Esta propuesta aborda dos desafíos principales: el desarrollo de tecnologías para el apoyo al diagnóstico clínico y a la prevención, y la creación de tecnologías de ayuda a la gestión de los servicios médicos. Teniendo todo esto en mente, el proyecto se enfocará en desarrollar herramientas que supongan un avance de la tecnología en los sistemas de apoyo para la toma de decisiones médicas.The combination of individual patient data and guidelines is conceptualized as clinical decision support systems. The increase in the adoption of Electronic Health Records (EHR) by healthcare systems results in a collection of massive healthcare data that practitioners, having a limited capability to deal with a big amount of information, are unable to process. This, together with the increase of machine processing capabilities, leads to a scenario where automatic analysis of Electronic Health Records becomes essential to ascertain patterns, to prevent errors, improve quality, reduce costs and save time to the Health Services. This proposal addresses two main challenges: Development of technologies to support the clinical diagnosis and prevention, and to support the management of medical services.Este trabajo ha sido financiado por el proyecto DOTT-HEALTH (MCI/AEI/FEDER,UE) con referencias PID2019-106942RBC31, PID2019-106942RB-C32, PID2019-106942RB-C33.Peer ReviewedPostprint (published version