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Las historias clínicas electrónicas pueden traer grandes avances en la investigación médica, pero requieren el desarrollo de herramientas para procesar texto no estructurado en diferentes idiomas. Una tarea clave es la detección de distintos modificadores contextuales, como el aspecto temporal de un concepto, o si está negado. En este trabajo presentamos ContextMEL, un método para construir clasificadores para modificadores contextuales que es independiente tanto de la tarea específica como del lenguaje, permitiendo un ciclo de desarrollo dinámico. ContextMEL usa anotaciones de expertos para crear un dataset curado, y las últimas tecnologías en aprendizaje profundo. En este artículo discutimos la aplicación de ContextMEL para tres modificadores contextuales (temporalidad, negación, y certeza) en texto médico en castellano y catalán. Los resultados obtenidos muestran que nuestros modelos pueden utilizarse en un entorno industrial, y que son más precisos que conocidos métodos basados en reglas, como el algoritmo NegEx.
Taking advantage of electronic health records in clinical research requires the development of natural language processing tools to extract data from unstructured text in different languages. A key task is the detection of contextual modifiers, such as understanding whether a concept is negated or if it belongs to the past. We present ContextMEL, a method to build classifiers for contextual modifiers that is independent of the specific task and the language, allowing for a fast model development cycle. ContextMEL uses annotation by experts to build a curated dataset, and state-of-the-art deep learning architectures to train models with it. We discuss the application of ContextMEL for three modifiers, namely Negation, Temporality and Certainty, on Spanish and Catalan medical text. The metrics we obtain show our models are suitable for industrial use, outperforming commonly used rule-based approaches such as the NegEx algorithm.
