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Annonces - Les chercheurs de l'ITI-CNRC arrivent en tête de liste dans le traitement des langues naturelles pour les données cliniques lors du quatrième défi i2b2
Le 22 mars 2011 — Ottawa, Ontario
Une équipe de chercheurs de l’ITI-CNRC dirigée par Berry de Bruijn ont obtenu des résultats exceptionnels dans le cadre de la plus récente compétition d’exploration de textes médicaux organisée par i2b2 (Informatics for Integrating Biology and the Bedside), un centre national d’informatique biomédicale financé par le NIH. Pendant un atelier d’i2b2, qui s’est tenu en novembre 2010, on a annoncé que l’Institut de technologie de l'information du CNRC (ITI CNRC) a surclassé 40 équipes de 4 continents.
L’évaluation du quatrième défi i2b2/VA a été menée à l’aide de données anonymisées de patients de quatre hôpitaux américains et était axée sur l’extraction automatique d’information médicale pertinente à partir de ces données. Plus particulièrement, le défi consistait en trois étapes d’extraction électronique d’information médicale .
- extraction de concepts médicaux (problèmes, tests et traitements);
- annotation des problèmes médicaux (présents, absents, potentiellement présents, etc.);
- établissement de la façon dont deux concepts sont liés (p. ex. un problème et un traitement).
L’exécution des trois tâches a prouvé que les systèmes de l’ITI-CNRC sont à la fine pointe de la technologie. Le système de l’agent de recherche de l’ITI-CNRC, Colin Cherry, a obtenu la première place pour la première tâche. Le système créé par l’agent de recherche Berry de Bruijns’est classé en première position pour la deuxième tâche. Le système de l’agent de recherche Xiaodan Zhu s’est retrouvé en deuxième place pour la troisième tâche, mais talonnait de si près la première position que la différence n’est pas significative d’un point de vue statistique. Dans la longue liste des compétiteurs se trouvaient des entreprises, des universités et des organisations médicales, y compris Mitre, la University of Leeds, la Brandeis University, l’Arizona State University, la Vanderbilt University, la Oregon Health & Science University (OHSU), Anciens Combattants Canada, Kaiser Permanente, la United States National Library of Medicine, Fraunhofer, le Laboratoire d'informatique pour la mécanique et les sciences de l'ingénieur (LMSI) et la University of Sydney.
Même si les trois systèmes de l’ITI-CNRC sont différents, ils ont quelques forces notables en commun. Des algorithmes d'apprentissage automatique ont été utilisés dans tous les systèmes et ont été conçus de façon à être sensibles à davantage de types de données que les systèmes concurrents. Ces algorithmes ont offert cette sensibilité sans nécessiter de trop de ressources informatiques et de formation.
Pour le groupe Information interactive de l’ITI-CNRC, il était tout naturel de mettre à profit l’expertise de ses chercheurs en participant au défi i2b2. Dans plusieurs projets, les chercheurs du groupe ont élaboré des méthodes informatiques intelligentes de traitement des textes médicaux. Ce travail unique au monde a également abouti à la création d’un logiciel sous licence commerciale pour l’extraction d’information à partir de données de patients.
