YAML Metadata
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empty or missing yaml metadata in repo card
(https://huggingface.co/docs/hub/model-cards#model-card-metadata)
Mehd212/camembert-bio-morpho
French biomedical token-classification model for detecting morphological terms (tumour / lesion morphology) in clinical oncology texts.
- Base model: French biomedical CamemBERT-Bio
- Fine-tuned on: the FRACCO corpus (French Clinical Cases in Oncology), using the
morphologieannotations - Task: Named Entity Recognition (NER) with a single entity type
MORPHO
This model is intended for research and prototyping, for automatically extracting tumour / lesion morphology mentions from French oncology narratives.
Usage with 🤗 Transformers
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForTokenClassification, pipeline
model = "Mehd212/camembert-bio-morpho"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model)
model = AutoModelForTokenClassification.from_pretrained(model)
ner_pipe = pipeline(
"token-classification",
model=model,
tokenizer=tokenizer,
aggregation_strategy="simple", # merge sub-tokens into full words/spans
)
text = """Anamnèse
Patient âgé de 18 ans, traité pour un rétinoblastome bilatéral à 14 mois avec énucléation de l'œil gauche et chimiothérapie de l'œil droit. Après rechute locale, énucléation de l'œil droit à 32 mois. Etude génétique : mutation p.Arg455X dans l'exon 14 du gène Rb1. Elle présente une masse temporale droite évoluant depuis 3 mois.
Examen physique
État de performance (ECOG) de 1. Masse temporale droite de 4 cm, induration parotidienne et adénopathie latérocervicale droite de 2 cm.
Examens complémentaires
Une tomodensitométrie du corps entier a été réalisée : masse temporale droite de 4,6 cm. Masse parotidienne droite de 3,5 cm. Adénopathies latérocervicales droites, jusqu'à 1,9 cm.
Une ponction-aspiration à l'aiguille fine a été effectuée, avec un rapport de néoplasme malin à cellules rondes bleues, compatible avec une récidive de rétinoblastome.
Adressée au service d'oncologie médicale, une biopsie a été demandée, qui a révélé un néoplasme malin à cellules rondes bleues, mais compatible avec un rhabdomyosarcome embryonnaire, d'après le profil immunohistochimique (MyoD1+).
Diagnostic
Rhabdomyosarcome embryonnaire dans la zone irradiée ; stade III.
Traitement
Évalué conjointement avec la chirurgie maxillo-faciale et la radiothérapie, une chimiothérapie a été décidée (schéma VAIA avec une alternance de doxorubicine et de dactomycine) ; pour une chirurgie ultérieure à effort maximal.
Il a progressé après 3 cycles et une deuxième ligne a été lancée avec du carboplatine et de l'étoposide, avec laquelle il a eu une réponse radiologique complète après 3 cycles, de sorte que la chirurgie a été rejetée et la radiothérapie a été administrée en même temps que les 3 derniers cycles (dose de 67,94 Gy). Elle s'est terminée en août 2011.
Évolution
En janvier 2012, un scanner a montré une lésion hépatique unique de 7,6 cm, avec un diagnostic différentiel entre un kyste hydatique et une métastase ; elle ne se prêtait pas à un diagnostic percutané en raison de sa localisation et de sa nature kystique. Une hépatectomie droite a été pratiquée, avec un rapport de métastase de rhabdomyosarcome.
La tomodensitométrie post-chirurgicale a montré une progression métastatique multiple. Elle a présenté le PS 2, avec un syndrome général, des douleurs et de multiples nodules cervicaux bilatéraux.
Elle a reçu un traitement palliatif par docétaxel-gemcitabine, avec une réponse clinique (rémission de la douleur, de l'asthénie et des lésions cervicales) et une réponse radiologique au scanner.
Après 6 cycles, elle s'est présentée aux urgences pour un malaise général, un syndrome émétique et une insuffisance respiratoire. Un traitement symptomatique a été mis en place, mais elle est décédée quelques heures plus tard.
""" # noqa: E501
entities = ner_pipe(text)
for ent in entities:
print(ent)
Usage with medkit
import torch
from medkit.text.ner.hf_entity_matcher import HFEntityMatcher
from medkit.core.text import TextDocument
from medkit.text.segmentation import SentenceTokenizer
DEVICE = 0 if torch.cuda.is_available() else -1
morpho_matcher = HFEntityMatcher(
model="Mehd212/camembert-bio-morpho",
aggregation_strategy="simple",
device=DEVICE,
)
text = """Anamnèse
Patient âgé de 18 ans, traité pour un rétinoblastome bilatéral...
"""
doc = TextDocument(text=text)
sent_tok = SentenceTokenizer(
output_label="sentence",
split_on_newlines=True,
punct_chars=[".", "?", "!"],
keep_punct=True,
)
sentence_segs = sent_tok.run([doc.raw_segment])
entities = morpho_matcher.run(sentence_segs)
for ent in entities:
print(ent.label, repr(ent.text), [(s.start, s.end) for s in ent.spans])
Results on FRACCO (test set)
Evaluation on the FRACCO test split (entity-level, seqeval):
precision recall f1-score support
MORPHO 0.8882 0.9072 0.8976 3837
micro avg 0.8882 0.9072 0.8976 3837
macro avg 0.8882 0.9072 0.8976 3837
weighted avg 0.8882 0.9072 0.8976 3837
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