論文の概要: Classification of cancer pathology reports: a large-scale comparative study

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.16370v1
• Date: Mon, 29 Jun 2020 20:47:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-15 13:10:13.870114
• Title: Classification of cancer pathology reports: a large-scale comparative study
• Title（参考訳）: 癌病理報告の分類 : 大規模比較研究
• Authors: Stefano Martina, Leonardo Ventura, Paolo Frasconi
• Abstract要約: 我々は,ICD-O3トポグラフィーと形態素コードの自動割り当てに最先端のディープラーニング技術を適用した。 イタリア語で書かれ、トスカーナの病院で10年以上に渡り収集された大量のデータセット(ラベル付き8万件以上、匿名化未報告1万件以上)と多数のクラスについて報告する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.211700929845689
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We report about the application of state-of-the-art deep learning techniques to the automatic and interpretable assignment of ICD-O3 topography and morphology codes to free-text cancer reports. We present results on a large dataset (more than 80 000 labeled and 1 500 000 unlabeled anonymized reports written in Italian and collected from hospitals in Tuscany over more than a decade) and with a large number of classes (134 morphological classes and 61 topographical classes). We compare alternative architectures in terms of prediction accuracy and interpretability and show that our best model achieves a multiclass accuracy of 90.3% on topography site assignment and 84.8% on morphology type assignment. We found that in this context hierarchical models are not better than flat models and that an element-wise maximum aggregator is slightly better than attentive models on site classification. Moreover, the maximum aggregator offers a way to interpret the classification process.
• Abstract（参考訳）: ICD-O3トポグラフィーと形態素コードの自動割当てに対する最先端のディープラーニング技術のフリーテキスト癌レポートへの応用について報告する。 大規模データセット(8 000 以上のラベル付き,5 0000 以上の匿名化レポートをイタリアで記述し,10年以上にわたってトスカーナの病院から収集した)と,多数のクラス(134 種類のクラスと61 の地形クラス)について報告する。 予測精度と解釈可能性の観点から代替アーキテクチャを比較し,地形の配置において90.3%,形態型割り当てでは84.8%のマルチクラス精度を達成できることを示した。 この文脈では階層モデルは平坦モデルよりは良くなく、要素ワイドの最大アグリゲータはサイト分類における注意モデルよりもわずかに優れていることがわかった。 さらに、最大アグリゲータは分類過程を解釈する方法を提供する。

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