Ein neues Lehrbuch, das von Springer veröffentlicht wurde, bietet Forschern und Wissenschaftlern einen praktischen Leitfaden zur Verwendung von Natural Language Processing (NLP) in der Biomedizin. Das Buch, das von Hua Xu, PhD, FACMI, Vizevorsitzender und stellvertretender Dekan für Biomedizinische Informatik an der Yale School of Medicine, gemeinsam mit Dina Demner Fushman, MD, PhD herausgegeben wurde, behandelt NLP-Methoden, -Systeme und -Anwendungen sowie pädagogische Merkmale wie Lernziele, Glossare, Referenzen, Schlüssellektüren und Beispielfragen.
Die Veröffentlichung mit dem Titel Natural Language Processing in Biomedicine: A Practical Guide enthält Beiträge von Fakultätsmitgliedern des Fachbereichs Biomedizinische Informatik und Datenscience, darunter Kalpana Raja, PhD, MRSB, CSci, und Na Hong, PhD, sowie ein Vorwort von Lucila Ohno-Machado, MD, PhD, MBA, Vorsitzende und stellvertretende Dekanin für Biomedizinische Informatik und Lehrstuhlinhaberin für Medizin und Biomedizinische Informatik und Datenscience. NLP ist ein wichtiger Bestandteil der künstlichen Intelligenz (KI) und automatisiert das Computer-Verständnis des Textinhalts in einem gegebenen Dokument. Das Endziel des NLP ist es, sich dem menschlichen Sprachverständnis anzunähern. In der Biomedizin bietet NLP ein attraktives Werkzeug, um Forschern zu ermöglichen, nützliche Informationen effizient aus klinischen Texten und biomedizinischer Literatur zu extrahieren.
Das Buch besteht aus 15 Kapiteln und führt die Leser:innen in NLP als Analysetool für klinische Texte ein. Die ersten Abschnitte behandeln die Grundlagen des maschinellen Lernens, Deep-Learning-Algorithmen und der Computerlinguistik. Im zweiten Abschnitt konzentrieren sich die Autoren auf traditionelle biomedizinische NLP-Aufgaben und -Methoden wie Named Entity Recognition (Identifizierung und Kategorisierung von Entitäten innerhalb eines Textes in spezifische Kategorien wie Personen oder medizinische Codes) und Relation Extraction (Detektierung und Klassifizierung von Beziehungen zwischen im Textgenannten Entitäten) sowie jüngste Fortschritte dank großer Sprachmodelle (LLMs).
Darüber hinaus werden verschiedene Beispielsysteme und deren Anwendungen in biomedizinischen, klinischen, sozialen Medien und anderen biomedizinischen Texten diskutiert. Das Buch ist Teil von Springers Serie Cognitive Informatics in Biomedicine and Healthcare, herausgegeben von Vimla L. Patel. Die digitale Version des Buches steht Mitgliedern der Yale-Community kostenlos zur Verfügung, während die gebundene Ausgabe am 10. Juli 2024 erscheinen wird.