Titre : Moclobémide

Moclobémide : Questions médicales fréquentes

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Sources (785 au total)

Named entity recognition of Chinese electronic medical records based on a hybrid neural network and medical MC-BERT.

Named entity recognition (NER) of electronic medical records is an important task in clinical medical research. Although deep learning combined with pretraining models performs well in recognizing ent... To better represent electronic medical record text, we extract the text's local features and multilevel sequence interaction information to improve the effectiveness of electronic medical record named... The experiments show that the F1 values of our proposed hybrid neural network model based on MC-BERT reach 94.22%, 86.47%, and 92.28% on the CCKS-2017, CCKS-2019 and cEHRNER datasets, respectively. Co...

A comparative study of pre-trained language models for named entity recognition in clinical trial eligibility criteria from multiple corpora.

Clinical trial protocols are the foundation for advancing medical sciences, however, the extraction of accurate and meaningful information from the original clinical trials is very challenging due to ... In this study we fine-tuned pre-trained language models to support the NER task on clinical trial eligibility criteria. We systematically investigated four pre-trained contextual embedding models for ... Our evaluation results using tenfold cross-validation show that domain-specific transformer models achieved better performance than the general transformer models, with the best performance obtained b... Findings from this study not only demonstrate the importance of contextual embeddings trained from domain-specific corpora, but also shed lights on the benefits of leveraging multiple data sources for...