Description
This pretrained pipeline is built on the top of ner_eu_clinical_condition model.
Predicted Entities
How to use
from sparknlp.pretrained import PretrainedPipeline
pipeline = PretrainedPipeline("ner_eu_clinical_condition_pipeline", "fr", "clinical/models")
text = "
Il aurait présenté il y’ a environ 30 ans des ulcérations génitales non traitées spontanément guéries. L’interrogatoire retrouvait une toux sèche depuis trois mois, des douleurs rétro-sternales constrictives, une dyspnée stade III de la NYHA et un contexte d’ apyrexie. Sur ce tableau s’ est greffé des œdèmes des membres inférieurs puis un tableau d’ anasarque d’ où son hospitalisation en cardiologie pour décompensation cardiaque globale.
"
result = pipeline.fullAnnotate(text)
import com.johnsnowlabs.nlp.pretrained.PretrainedPipeline
val pipeline = new PretrainedPipeline("ner_eu_clinical_condition_pipeline", "fr", "clinical/models")
val text = "
Il aurait présenté il y’ a environ 30 ans des ulcérations génitales non traitées spontanément guéries. L’interrogatoire retrouvait une toux sèche depuis trois mois, des douleurs rétro-sternales constrictives, une dyspnée stade III de la NYHA et un contexte d’ apyrexie. Sur ce tableau s’ est greffé des œdèmes des membres inférieurs puis un tableau d’ anasarque d’ où son hospitalisation en cardiologie pour décompensation cardiaque globale.
"
val result = pipeline.fullAnnotate(text)
Results
| | chunks | begin | end | entities | confidence |
|---:|:-------------------------|--------:|------:|:-------------------|-------------:|
| 0 | ulcérations | 47 | 57 | clinical_condition | 0.9995 |
| 1 | toux sèche | 136 | 145 | clinical_condition | 0.917 |
| 2 | douleurs | 170 | 177 | clinical_condition | 0.9999 |
| 3 | dyspnée | 214 | 220 | clinical_condition | 0.9999 |
| 4 | apyrexie | 261 | 268 | clinical_condition | 0.9963 |
| 5 | anasarque | 353 | 361 | clinical_condition | 0.9973 |
| 6 | décompensation cardiaque | 409 | 432 | clinical_condition | 0.8948 |
Model Information
Model Name: | ner_eu_clinical_condition_pipeline |
Type: | pipeline |
Compatibility: | Healthcare NLP 4.4.4+ |
License: | Licensed |
Edition: | Official |
Language: | fr |
Size: | 1.3 GB |
Included Models
- DocumentAssembler
- SentenceDetectorDLModel
- TokenizerModel
- WordEmbeddingsModel
- MedicalNerModel
- NerConverterInternalModel