An interactive two-dimensional approach to query aspects rewriting in systematic reviews. IMS unipd at CLEF eHealth task 2

International audienc

A reproducible approach with R markdown to automatic classification of medical certificates in French

In this paper, we report the ongoing developments of our first participation to the Cross-Language Evaluation Forum (CLEF) eHealth Task 1: “Multilingual Information Extraction - ICD10 coding” (Névéol et al., 2017). The task consists in labelling death certificates, in French with international standard codes. In particular, we wanted to accomplish the goal of the ‘Replication track’ of this Task which promotes the sharing of tools and the dissemination of solid, reproducible results.In questo articolo presentiamo gli sviluppi del lavoro iniziato con la partecipazione al Laboratorio CrossLanguage Evaluation Forum (CLEF) eHealth denominato: “Multilingual Information Extraction - ICD10 coding” (Névéol et al., 2017) che ha come obiettivo quello di classificare certificati di morte in lingua francese con dei codici standard internazionali. In particolare, abbiamo come obiettivo quello proposto dalla ‘Replication track’ di questo Task, che promuove la condivisione di strumenti e la diffusione di risultati riproducibili

A lexicon based approach to classification of ICD10 codes. IMS unipd at CLEF eHealth task 1

International audienc

A linguistic failure analysis of classification of medical publications: A study on stemming vs lemmatization

Technology-Assisted Review (TAR) systems are essential to minimize the effort of the user during the search and retrieval of relevant documents for a specific information need. In this paper, we present a failure analysis based on terminological and linguistic aspects of a TAR system for systematic medical reviews. In particular, we analyze the results of the worst performing topics in terms of recall using the dataset of the CLEF 2017 eHealth task on TAR in Empirical Medicine.I sistemi TAR (Technology-Assisted Review) sono fondamentali per ridurre al minimo lo sforzo dell’utente che intende ricercare e recuperare i documenti rilevanti per uno specifico bisogno informativo. In questo articolo, presentiamo una failure analysis basata su aspetti terminologici e linguistici di un sistema TAR per le revisioni sistematiche in campo medico. In particolare, analizziamo i topic per i quali abbiamo ottenuto dei risultati peggiori in termini di recall utilizzando il dataset di CLEF 2017 eHealth task on TAR in Empirical Medicine

Characterization of Hearing Loss in Children with Mucopolysaccharidosis

Hearing impairment is common in patients with mucopolysaccharidoses (MPS) in the preschool age. Conductive or mixed hearing loss is the most frequent occurrence while the involvement of the inner ear or central auditory pathways may occur in more severe forms. A retrospective review of 82 children with MPS admitted at the Pediatric Department of the University of Milano Bicocca was performed to determine the incidence of otological symptoms. We focused particularly on audiological investigations in a subgroup of 47 children diagnosed before 6 years of age (MPS I, n = 11 patients; MPS II, n = 10; MPS III, n = 7; MPS IV, n = 14; MPS VI, n = 5). In 37 children, a magnetic resonance imaging (MRI) of the brain and cervical spine was also performed in order to correlate the audiological findings with the imaging of the middle and inner ear. A total of 40 out of 47 children (86%) showed some degree of hearing impairment: sensorineural or mixed hearing loss in 23 cases (48.93%) and retrocochlear in 4 (8.51%). MRI ascertained multiple CNS abnormalities in 13 (35.3%): dilated perivascular spaces in 5 (38.5%); dilated ventricular cavities in 5 (38.5%); demyelinated and gliotic areas in 3 (23.0%). Conversely, one-fourth of the children’s inner ears showed some morphological anomaly (24.3%)

A Linguistic Failure Analysis of Classification of Medical Publications: A Study on Stemming vs Lemmatization

Technology-Assisted Review (TAR) systems are essential to minimize the effort of the user during the search and retrieval of relevant documents for a specific information need. In this paper, we present a failure analysis based on terminological and linguistic aspects of a TAR system for systematic medical reviews. In particular, we analyze the results of the worst performing topics in terms of recall using the dataset of the CLEF 2017 eHealth task on TAR in Empirical Medicine.I sistemi TAR (Technology-Assisted Review) sono fondamentali per ridurre al minimo lo sforzo dell’utente che intende ricercare e recuperare i documenti rilevanti per uno specifico bisogno informativo. In questo articolo, presentiamo una failure analysis basata su aspetti terminologici e linguistici di un sistema TAR per le revisioni sistematiche in campo medico. In particolare, analizziamo i topic per i quali abbiamo ottenuto dei risultati peggiori in termini di recall utilizzando il dataset di CLEF 2017 eHealth task on TAR in Empirical Medicine

TriMED: banca dati terminologica multilingue

Tre categorie di persone si confrontano con la complessit\ue0 del linguaggio medico, ciascuna con le proprie esigenze di rimedio: medici, traduttori tecnico scientifici e pazienti. Il presente lavoro propone di elaborare uno strumento che contribuisca a porre rimedio all\u2019opacit\ue0 che caratterizza la comunicazione in ambito medico tra i suoi vari attori: soddisfare la comunicazione tra pari, fornire una risorsa regolarmente aggiornata ai traduttori tecnico scientifici e facilitare la comprensione delle informazioni da parte del grande pubblico: una risorsa terminologico-fraseologica multilingue. La banca dati si compone di schede terminologiche progettate per creare un ponte fra i vari registri individuati (specialistico, semi-specialistico, non specialistico) nelle lingue considerate. Limitatamente al settore oncologico dei trattamenti per il cancro al seno, i termini da trattare sono estratti da un corpus in lingua inglese, corredati di tutte le informazioni e le propriet\ue0 linguisticamente rilevanti, e ricollegati al loro equivalente pragmatico in italiano e in francese