An Intelligent diagnostic system from the clinical narratives in Turkish

Abstract

TÜRKÇE HASTA HİKAYELERİ ÜZERİNDE AKILLI TEŞHİS/TANI SİSTEMİ ÖZET Akıllı sistemler birçok alanda olduğu gibi medikal sahada da geniş ilgi uyandırmakta ve bu tip uzman sistemlerin oluşturulmasında yapay zekanın çeşitli metotları uygulanmaktadır. Bu çalışma kapsamında Türkçe yazılmış hasta hikayelerinden anahtar sözcükleri tespit ederek teşhis yapabilen akıllı bir sistem geliştirilmiştir. Böyle bir uygulamada doğal dil işleme tekniklerinin kullanılması gerekmektedir. Bu amaçtan hareketle, sondan eklemeli diller için KOZ adı verilen yeni bir biçimbirimsel çözümleme tekniği tasarlanmış ve bu metodoloji ile çalışan Türkçe biçimbirimsel çözümleyici meydana getirilmiştir. KOZ şu ana kadar morfolojik analiz için geliştirilen uygulamalar içerisinde ekleri grup bazında ele alan ilk ve tek sistemdir. Sözcüklerdeki eklerin araştırılmasını geliştirilen yolla yapabilmek üzere yeni bir kelime çözümleyici algoritması (LRM) da geliştirilmiştir. Sistemin çalışma prensibi Türkçe metin girdisi içerisindeki kelimelerin köklerini tespit ederek bilgi bankasındaki anahtar sözcüklerle karşılaştırmak ve bu anahtarlardan faydalanarak olası rahatsızlıkları tespit etmektir. Meydana getirilen uygulama, rahatsızlıkları kalp, solunum, kan ve damar olarak dört değişik grupta toplanan 69 hasta hikayesi üzerinde denenmiştir. Bu test kümesi üzerinde uygulama %94 doğruluk oranıyla sonuç vermiştir. Geliştirilen sistem dahilindeki Türkçe biçimbirimsel çözümleyicinin değişik kullanım sahaları da sonuç kısmında değerlendirilmiştir. Anahtar Sözcükler : Doğal dil işleme, biçimbirimsel çözümleme, tıbbi anahtar kelime analizi.Türkçe biçimbirimsel çözümleyici

IV AN INTELLIGENT DIAGNOSTIC SYSTEM FROM THE CLINICAL NARRATIVES IN TURKISH ABSTRACT Expert system usage emerges in many areas as well as in medicine. Different methodologies of artificial intelligence have been employed to set up such systems. In this study an intelligent diagnostic system is build that accepts Turkish medical narrative texts as inputs and generates a decision based on keyword analysis. Natural language processing has to be implemented to make such a system work. With this purpose a new morphological analysis methodology named as KOZ is developed for agglutinative languages and a Turkish morphological analyzer is implemented with this technique. Among the different techniques of morphological analysis, KOZ is the only one that makes a group vise suffix search. A word-parsing algorithm, which is designed to use with this method, is also introduced and given name `Left-Right-Middle (LRM)` search. The overall view of the system includes finding the roots of the words in the input Turkish medical text by the morphological analyzer deployed, and matching the roots of the input with the knowledge database that keeps the keywords of the illnesses. According to the detected keywords a report is prepared explaining the results obtained. The system is tested with 69 patient records having four different classes of illnesses as respiratory, cardiological, hematological and vascular diseases. The application classifies these 69 patients' medical narratives with 94 % accuracy. The usage of the developed morphological analyzer is not restricted with this study and is discussed at the conclusion for future benefits. Keywords : Natural language processing, morphological analysis, medical keyword analysis, Turkish morphological analyzer 1C YUKSEKtXJM i iM ki' k.