The named entity extraction in clinical case reports
DOI:
https://doi.org/10.59681/2175-4411.v16.iEspecial.2024.1322Keywords:
Clinical Case Reports, Information extraction, Named Entity RecognitionAbstract
It is well-known that clinical cases are used daily in the routine of healthcare professionals and can be effectively utilized to initiate studies and formulate hypotheses for systematic research. This article addresses a study on information extraction from clinical case reports, employing the Named Entity Recognition (NER) technique to aid in investigating patterns and adversities in such reports. The spaCy library in Python was employed to train a new knowledge base. As a result, HTML files were generated for the visualization of recognized entities, and after testing, the new pipeline showed superior performance compared to the native pre-trained spaCy model, achieving an accuracy greater than 90% in most cases.
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