論文の概要: Understanding patient complaint characteristics using contextual clinical BERT embeddings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.05902v1
• Date: Fri, 14 Feb 2020 07:45:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-01 04:49:17.923701
• Title: Understanding patient complaint characteristics using contextual clinical BERT embeddings
• Title（参考訳）: コンテキスト的臨床的BERT埋め込みを用いた患者の苦情の理解
• Authors: Budhaditya Saha, Sanal Lisboa, Shameek Ghosh
• Abstract要約: 臨床会話の応用では、抽出された実体は患者の苦情の主訴をとらえる傾向にある。 本稿では,一般利用者が提示する症状などの特徴を2段階に分けて検出する手法を提案する。 臨床テキストのエンコードにはWord2VecとBERTを用いる。 処理された符号化とLDA(Linear Discriminant Analysis)アルゴリズムを組み合わせて、主エンティティの特性を分類する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9060575156739825
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: In clinical conversational applications, extracted entities tend to capture the main subject of a patient's complaint, namely symptoms or diseases. However, they mostly fail to recognize the characterizations of a complaint such as the time, the onset, and the severity. For example, if the input is "I have a headache and it is extreme", state-of-the-art models only recognize the main symptom entity - headache, but ignore the severity factor of "extreme", that characterizes headache. In this paper, we design a two-stage approach to detect the characterizations of entities like symptoms presented by general users in contexts where they would describe their symptoms to a clinician. We use Word2Vec and BERT to encode clinical text given by the patients. We transform the output and re-frame the task as multi-label classification problem. Finally, we combine the processed encodings with the Linear Discriminant Analysis (LDA) algorithm to classify the characterizations of the main entity. Experimental results demonstrate that our method achieves 40-50% improvement on the accuracy over the state-of-the-art models.
• Abstract（参考訳）: 臨床会話の応用において、抽出された実体は患者の苦情の主主題である症状や疾患を捉える傾向がある。 しかし、彼らは主に、時間、発症、重大さなどの苦情の特徴を認識できなかった。 例えば、入力が"i have a headache and it is extreme"である場合、最先端のモデルは主症状(頭痛)のみを認識するが、頭痛を特徴付ける"extreme"の重篤な要因は無視する。 本稿では,一般利用者が症状を臨床医に説明する場面において,症状のような実体の特徴を2段階的に検出する手法を考案する。 臨床テキストのエンコードにはWord2VecとBERTを用いる。 出力を変換し、タスクをマルチラベル分類問題として再設定する。 最後に、処理された符号化と線形判別分析(lda)アルゴリズムを組み合わせることで、主エンティティの特性を分類する。 実験の結果,本手法は最先端モデルよりも40～50%精度が向上した。

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