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", "it", "clinical/models")
text = "
Donna, 64 anni, ricovero per dolore epigastrico persistente, irradiato a barra e posteriormente, associato a dispesia e anoressia. Poche settimane dopo compaiono, però, iperemia, intenso edema vulvare ed una esione ulcerativa sul lato sinistro della parete rettale che la RM mostra essere una fistola transfinterica. Questi trattamenti determinano un miglioramento dell’ infiammazione ed una riduzione dell’ ulcera, ma i condilomi permangono inalterati.
"
result = pipeline.fullAnnotate(text)
import com.johnsnowlabs.nlp.pretrained.PretrainedPipeline
val pipeline = new PretrainedPipeline("ner_eu_clinical_condition_pipeline", "it", "clinical/models")
val text = "
Donna, 64 anni, ricovero per dolore epigastrico persistente, irradiato a barra e posteriormente, associato a dispesia e anoressia. Poche settimane dopo compaiono, però, iperemia, intenso edema vulvare ed una esione ulcerativa sul lato sinistro della parete rettale che la RM mostra essere una fistola transfinterica. Questi trattamenti determinano un miglioramento dell’ infiammazione ed una riduzione dell’ ulcera, ma i condilomi permangono inalterati.
"
val result = pipeline.fullAnnotate(text)
Results
| | chunks | begin | end | entities | confidence |
|---:|:-----------------------|--------:|------:|:-------------------|-------------:|
| 0 | dolore epigastrico | 30 | 47 | clinical_condition | 0.90845 |
| 1 | anoressia | 121 | 129 | clinical_condition | 0.9998 |
| 2 | iperemia | 170 | 177 | clinical_condition | 0.9999 |
| 3 | edema | 188 | 192 | clinical_condition | 1 |
| 4 | fistola transfinterica | 294 | 315 | clinical_condition | 0.97785 |
| 5 | infiammazione | 372 | 384 | clinical_condition | 0.9996 |
Model Information
| Model Name: | ner_eu_clinical_condition_pipeline |
| Type: | pipeline |
| Compatibility: | Healthcare NLP 4.4.4+ |
| License: | Licensed |
| Edition: | Official |
| Language: | it |
| Size: | 1.2 GB |
Included Models
- DocumentAssembler
- SentenceDetectorDLModel
- TokenizerModel
- WordEmbeddingsModel
- MedicalNerModel
- NerConverterInternalModel