raphael-r/bright-eds-treatment

BRIGHT NER: EDS-NLP (CamemBERT + CRF) fine-tuned for treatment

Description

This is a EDS-NLP (CamemBERT + CRF) architecture fine-tuned to extract clinical neuro-oncology entities related to the treatment semantic group. It was trained on a synthetic dataset generated for the properly de-identified BRIGHT project dataset (see the generated_data folder in the primary repository).

This model repository was specifically designed to fit within the bright_db overarching namespace.

Fields

It extracts the following fields (described in French):

• chimios: Agents chimiothérapeutiques
• chimio_protocole: Protocole chimiothérapie (Stupp, PCV, etc.)
• chm_cycles: Nombre de cycles de chimiothérapie
• chm_date_debut: Date début chimiothérapie
• chm_date_fin: Date fin chimiothérapie
• type_chirurgie: Type procédure (biopsie, exérèse partielle, exérèse totale)
• qualite_exerese: Étendue résection (totale, subtotale, partielle)
• chir_date: Date opération chirurgicale
• rx_dose: Dose totale en Grays
• rx_fractionnement: Nombre de fractions
• rx_date_debut: Date début radiothérapie
• rx_date_fin: Date fin radiothérapie
• localisation_radiotherapie: Zone ciblée par la radiothérapie
• corticoides: Corticoïdes prescrits
• anti_epileptiques: Anticonvulsivants prescrits
• optune: Dispositif Optune/TTFields
• essai_therapeutique: Nom essai clinique

Performance on Validation Set

Aggregates:

• Macro F1: 0.5515 (Precision: 0.5945, Recall: 0.5450)
• Micro F1: 0.8201 (Precision: 0.9029, Recall: 0.7511)

Per-Label Breakdowns:

Label	Precision	Recall	F1
chimios	0.8750	0.7925	0.8317
chimio_protocole	0.9179	0.8311	0.8723
chm_cycles	0.7222	0.7324	0.7273
chm_date_debut	1.0000	1.0000	1.0000
chm_date_fin	0.0000	0.0000	0.0000
type_chirurgie	0.9651	0.9468	0.9559
qualite_exerese	0.6667	0.0400	0.0755
chir_date	0.0000	0.0000	0.0000
rx_dose	0.9586	0.9456	0.9521
rx_fractionnement	0.9745	0.9444	0.9592
rx_date_debut	0.0000	0.0000	0.0000
rx_date_fin	0.0000	0.0000	0.0000
localisation_radiotherapie	0.5946	0.3860	0.4681
corticoides	0.8736	0.9383	0.9048
anti_epileptiques	0.8910	0.9392	0.9145
optune	0.0000	0.0000	0.0000
essai_therapeutique	0.6667	0.7692	0.7143

Usage

# Inference Code
import edsnlp

nlp = edsnlp.load("raphael-r/bright-eds-treatment")
doc = nlp("Patient presenting with epileptic seizures...")

for ent in doc.ents:
    print(ent.text, "=>", ent.label_)