与医学或生物科学相关的生物医学实体类型之一是化合物和药物。正确检测这些实体对于基于这些实体的其他文本挖掘应用至关重要,例如药物不良反应检测、与药物相关的假新闻或药物靶点提取。虽然在发现英文文本中提到药物/化学品方面作出了重大努力,但迄今为止,只有非常有限的尝试在其他语言的医学文件中承认它们。考虑到越来越多的医学出版物和临床记录用西班牙语编写,我们组织了在西班牙医疗文件中检测药物和化学实体的第一个共同任务。此外,我们还包括一个临床概念索引子轨道,要求团队返回与药物/化学品相关的 SNOMED-CT 标识符以收集文件。对于这项名为 PharmaCoNER 的任务,我们生成了注释指南以及 1,000 份手动注释临床案例研究的语料库。共有22个团队参加了子轨道 1(77 系统运行)和 7 个团队参加了子轨道 2(19 系统运行)。得分最高的团队采用了复杂的深度学习方法,以超过 0.91 的 F 测量方法取得了非常有竞争力的结果。这些结果表明,人们确实有兴趣促进生物医学文本挖掘工作超越英语。我们预计,PharmaCoNER 注释指南、语料库和参与者系统将促进开发西班牙医疗数据临床和生物医学文本挖掘系统的新资源。