Contexte Métier
Un hôpital souhaite structurer des comptes-rendus cliniques en extrayant automatiquement les entités 'MÉDICAMENT' et 'DOSAGE' des notes en texte libre pour alimenter le dossier patient informatisé.
Préparation des Données
Création de notes médicales simulées et de tables de modèle vides (placeholders) pour permettre l'exécution syntaxique.
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| 2 | DATA casuser.clinical_notes; |
| 3 | LENGTH text $200; |
| 4 | doc_id=1; |
| 5 | text='Le patient prend 100mg d''Aspirine matin et soir.'; |
| 6 | OUTPUT; |
| 7 | doc_id=2; |
| 8 | text='Prescription : Doliprane 1000mg en cas de fièvre.'; |
| 9 | OUTPUT; |
| 10 | |
| 11 | RUN; |
| 12 | /* Création de tables de modèle factices pour l'exemple */ |
| 13 | DATA casuser.model_label; |
| 14 | x=1; |
| 15 | |
| 16 | RUN; |
| 17 | |
| 18 | DATA casuser.model_attr; |
| 19 | x=1; |
| 20 | |
| 21 | RUN; |
| 22 | |
| 23 | DATA casuser.model_feature; |
| 24 | x=1; |
| 25 | |
| 26 | RUN; |
| 27 | |
| 28 | DATA casuser.model_attrfeature; |
| 29 | x=1; |
| 30 | |
| 31 | RUN; |
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| 33 | DATA casuser.model_template; |
| 34 | x=1; |
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| 36 | RUN; |
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Étapes de réalisation
1
Vérification de la présence des tables et exécution du scoring
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| 2 | PROC CAS; |
| 3 | conditionalRandomFields.crfScore / TABLE={name='clinical_notes', caslib='casuser'} model={ label={name='model_label', caslib='casuser'}, attr={name='model_attr', caslib='casuser'}, feature={name='model_feature', caslib='casuser'}, attrfeature={name='model_attrfeature', caslib='casuser'}, template={name='model_template', caslib='casuser'} } casOut={name='tagged_notes', caslib='casuser', replace=true} target='medical_entity_tag'; |
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| 5 | RUN; |
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| 7 | QUIT; |
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2
Affichage des résultats pour validation humaine
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| 2 | PROC CAS; |
| 3 | TABLE.fetch / TABLE={name='tagged_notes', caslib='casuser'} fetchVars={'doc_id', 'medical_entity_tag'}; |
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| 5 | RUN; |
| 6 | |
| 7 | QUIT; |
| 8 |
Résultat Attendu
L'action doit s'exécuter sans erreur (rc=0). La table de sortie 'tagged_notes' doit être créée et contenir la colonne cible 'medical_entity_tag' avec les séquences d'étiquettes prédites pour chaque token des phrases médicales.