Radyoloji raporlarından doğal dil işleme teknikleri kullanılarak varlık ismi çıkarımı

Tıbbi metin madenciliği kapsamında, özellikle radyoloji raporlarında yer alan karmaşık yapılı ifadelerin anlamlandırılması büyük önem taşımaktadır. Bu raporlar, içerdiği çeşitli tıbbi terimler ve uzun bağlamsal ilişkiler nedeniyle hem otomatik analiz sistemleri hem de klinik karar süreçleri açısından zorluklar barındırmaktadır. Bu çalışmada, radyoloji raporlarından varlık isimlerini otomatik olarak çıkarabilen bir hibrit model geliştirilmiştir. Modelde BERT, BioBERT ve ClinicalBERT gibi önceden eğitilmiş dil modelleri BiLSTM ve CRF katmanlarıyla entegre edilmiş; hiper-parametre optimizasyonu ise GA ve PSO ile gerçekleştirilmiştir. Yöntem kapsamında, farklı model yapılandırmaları karşılaştırılmış ve en yüksek başarıyı sağlayan kombinasyon belirlenmiştir. Eğitim ve doğrulama süreçleri RadGraph veri kümesi üzerinden gerçekleştirilmiştir. MIMIC-CXR ve CheXpert test setlerinde yapılan değerlendirmelerde, GA ile optimize edilen ClinicalBERT+BiLSTM+CRF modeli sırasıyla %98,90 ve %97,92 F1 skorlarına ulaşmıştır. Elde edilen sonuçlar, önerilen yaklaşımın klinik metinlerde yüksek doğrulukla çalıştığını ve karar destek sistemlerine katkı sağlayabileceğini göstermektedir.