Resumen de Savana: A Global Information Extraction and Terminology Expansion Framework in the Medical Domain

Ignacio Salcedo, Horacio Saggion, Luis Espinosa Anke, Jorge Tello, Alberto Pardo, Ignacio Medrano, Alberto Ureña

• español

  Las bases terminológicas médicas constituyen una fuente de información fundamental en el dominio médico, ya que son utilizadas a diario tanto por profesionales en el sector como en el ámbito académico. Existen numerosos recursos de este tipo, tales como la Clasificación Internacional de Enfermedades (CIE), SnomedCT, o UMLS (Unified Medical Language System). La calidad de estas bases terminológicas es en general alta, dado que están construidas manualmente por expertos. Sin embargo, su capacidad para representar fielmente un dominio como el médico, que se encuentra en constante evolución, es limitada. Por tanto, el desarrollo de sistemas capaces de capturar nuevo conocimiento en fuentes textuales heterogéneas e incluirlas en terminologías estándar tienen el potencial de añadir un gran valor añadido a dichas terminologías. Este artículo presenta, en primer lugar, Savana, un sistema de extracción de información biomédica que, combinado con validación por parte de profesionales médicos, es utilizado para popular la rama española de SnomedCT con nuevo conocimiento. En segundo lugar, describimos y evaluamos un sistema que, dado un término médico nuevo, le asigna su hiperónimo más probable, constituyendo así un facilitador en tareas de enriquecimiento y expansión de bases terminológicas médicas.

• English

  Terminological databases constitute a fundamental source of information in the medical domain. They are used daily both by practitioners in the area, as well as in academia. Several resources of this kind are available, e.g. CIE, SnomedCT or UMLS (Unified Medical Language System). These terminological databases are of high quality due to them being the result of collaborative expert knowledge. However, they may show certain drawbacks in terms of faithfully representing the ever-changing medical domain. Therefore, systems aimed at capturing novel terminological knowledge in heterogeneous text sources, and able to include them in standard terminologies have the potential to add great value to such repositories. This paper presents, first, Savana, a Biomedical Information Extraction system which, combined with a validation phase carried out by medical practitioners, is used to populate the Spanish branch of SnomedCT with novel knowledge. Second, we describe and evaluate a system which, given a novel medical term, finds its most likely hypernym, thus becoming an enabler in the task of terminological database enrichment and expansion.