論文の概要: Assessment of Amazon Comprehend Medical: Medication Information
Extraction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.00481v1
- Date: Sun, 2 Feb 2020 20:08:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-04 20:06:14.718210
- Title: Assessment of Amazon Comprehend Medical: Medication Information
Extraction
- Title（参考訳）: Amazon Comprehend Medicalの評価:医療情報抽出
- Authors: Benedict Guzman, MS and Isabel Metzger, MS and Yindalon
Aphinyanaphongs, M.D., Ph.D. and Himanshu Grover, Ph.D
- Abstract要約: Amazon Comprehend Medical (ACM)は、臨床テキストから臨床概念を自動的に抽出するディープラーニングベースのシステムである。
ACMは2009年のi2b2薬物抽出チャレンジと2018年のn2c2トラック2の試験セットを用いて評価された。
ACMはFスコア0.768と0.828を達成した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3161954199291541
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In November 27, 2018, Amazon Web Services (AWS) released Amazon Comprehend
Medical (ACM), a deep learning based system that automatically extracts
clinical concepts (which include anatomy, medical conditions, protected health
information (PH)I, test names, treatment names, and medical procedures, and
medications) from clinical text notes. Uptake and trust in any new data product
relies on independent validation across benchmark datasets and tools to
establish and confirm expected quality of results. This work focuses on the
medication extraction task, and particularly, ACM was evaluated using the
official test sets from the 2009 i2b2 Medication Extraction Challenge and 2018
n2c2 Track 2: Adverse Drug Events and Medication Extraction in EHRs. Overall,
ACM achieved F-scores of 0.768 and 0.828. These scores ranked the lowest when
compared to the three best systems in the respective challenges. To further
establish the generalizability of its medication extraction performance, a set
of random internal clinical text notes from NYU Langone Medical Center were
also included in this work. And in this corpus, ACM garnered an F-score of
0.753.
- Abstract（参考訳）: 2018年11月27日、Amazon Web Services (AWS)がAmazon Comprehend Medical (ACM)をリリースした。これは、臨床テキストノートから臨床概念(解剖学、医療状況、保護された健康情報(PH)I、テスト名、治療名、医療処置、医薬品を含む)を自動的に抽出するディープラーニングベースのシステムである。
新たなデータ製品の取り込みと信頼は、期待される結果の品質を確立および確認するために、ベンチマークデータセットとツール間で独立した検証に依存している。
本研究は,2009年i2b2薬物抽出チャレンジと2018年n2c2トラック2: 逆薬物イベントと医薬品抽出のEHRにおける公式テストセットを用いて,薬物抽出タスク,特にACMを評価した。
ACMはFスコア0.768と0.828を達成した。
これらのスコアは、各課題における3つのベストシステムと比較すると、最も低い。
また, 薬物抽出性能の汎用性をさらに高めるため, nyu langone medical center の無作為な内部臨床文書群も本研究に含まれていた。
そしてこのコーパスでは、acmはf-score 0.753を収集した。
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