Recherche et extraction d'information dans des cas cliniques. Pr\'esentation de la campagne d'\'evaluation DEFT 2019 (Information Retrieval and Information Extraction from Clinical Cases)
Natalia Grabar, Cyril Grouin, Thierry Hamon, Vincent Claveau
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Cet article pr\'esente la campagne d'\'evaluation DEFT 2019 sur l'analyse de textes cliniques r\'edig\'es en francais. Le corpus se compose de cas cliniques publi\'es et discut\'es dans des articles scientifiques, et index\'es par des mots-cl\'es. Nous proposons trois t\^aches ind\'ependantes : l'indexation des cas cliniques et discussions, \'evalu\'ee prioritairement par la MAP (mean average precision), l'appariement entre cas cliniques et discussions, \'evalu\'e au moyen d'une pr\'ecision, et l'extraction d'information parmi quatre cat\'egories (\^age, genre, origine de la consultation, issue), \'evalu\'ee en termes de rappel, pr\'ecision et F-mesure. Nous pr\'esentons les r\'esultats obtenus par les participants sur chaque t\^ache.