easyNegex

Este módulo localiza termos-chave em um laudo médico indicando se a condição médica é negada ou existente.

Este projeto é uma implementação em Python do algorítmo NegEx, de Wendy Chapman

Getting Started

Pré-requisitos

• Python 3.x
• Bibliotecas: CSV e Re (regex)

Instalação

python -m pip install [colocar nome do módulo publicado]

Modo interativo

Rode o arquivo negex.py como um programa:

Função de uso fácil

Este módulo vem com uma função que facilita o uso do Negex:

    import negex as ng

    ng.easyNg(trigPath, reprtPath, outPath)

• trigPath é o endereço do arquivo dos triggers
• reprtPath é o endereço do arquivo do report
• output é o endereço do arquivo de output

(Veja os arquivos demo)

Arquivos

Triggers

O arquivo triggers associa textos às tags, que serão utilizadas para indetificar sintomas no laudo.

Formato

Este documento deve ser composto por sintomas e suas tags, separados por linhas. Ex:

texto      [tag]
outroTexto      [tag]
.
.
.
maisTexto       [tag]

Note que 2 tabs são usados como separador entre texto e [tag]

Tags

• [PREN] - Pré-negação
• [POST] - Pós-negação
• [PREP] - Pré possível negação
• [POSP] - Pós possível negação
• [PSEU] - Pseudo negação
• [CONJ] - Conjunção

Report

O formato do arquivo do report deve ser:

Número do report    Conceito    Frase       Affirmed/Negated
Número do report    Conceito    Frase       Affirmed/Negated
.
.
.
Número do report    Conceito    Frase       Affirmed/Negated

A última coluna é necessária apenas para verificar os resultados (veja Medida de Acuracidade)

1 tab é usado como separador entre as colunas

Output

Medida de Acuracidade

Para medir a acuracidade dos triggers, habilite o parâmetro checkResults na invocação do easyNg:

easyNg(..., checkResults=True)

Tags

• [PHRASE] - O termo foi reconhecido do arquivo de termos, e não foi negado
• [NEGATED] - O termo foi reconhecido do arquivo de termos, e classificado como negação
• [POSSIBLE] - O termo foi reconhecido do arquivo de termos, e classificado como possível negação

Créditos

Projeto baseado em:

• Negex, de Peter Kang
• Algorítmo original Negex