論文の概要: Labeling of Multilingual Breast MRI Reports
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.03028v3
- Date: Wed, 11 Nov 2020 13:07:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-13 01:14:41.291137
- Title: Labeling of Multilingual Breast MRI Reports
- Title(参考訳): 多言語乳腺MRIのラベル付け
- Authors: Chen-Han Tsai, Nahum Kiryati, Eli Konen, Miri Sklair-Levy, Arnaldo
Mayer
- Abstract要約: LAMBRと呼ばれるカスタム言語表現を用いた多言語乳房MRIレポート分類器の開発のためのフレームワークを提案する。
提案手法は,臨床現場で直面する実践的課題を克服し,医療報告からラベルを抽出する際の性能向上を実証する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.8374319565577157
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Medical reports are an essential medium in recording a patient's condition
throughout a clinical trial. They contain valuable information that can be
extracted to generate a large labeled dataset needed for the development of
clinical tools. However, the majority of medical reports are stored in an
unregularized format, and a trained human annotator (typically a doctor) must
manually assess and label each case, resulting in an expensive and time
consuming procedure. In this work, we present a framework for developing a
multilingual breast MRI report classifier using a custom-built language
representation called LAMBR. Our proposed method overcomes practical challenges
faced in clinical settings, and we demonstrate improved performance in
extracting labels from medical reports when compared with conventional
approaches.
- Abstract(参考訳): 医療報告は臨床試験を通じて患者の状態を記録するための重要な媒体である。
それらは、臨床ツールの開発に必要な大きなラベル付きデータセットを生成するために抽出できる貴重な情報を含んでいる。
しかし、ほとんどの医療報告は正規化されていない形式で保存されており、訓練されたヒトのアノテータ(典型的には医師)は、それぞれのケースを手動で評価し、ラベル付けする必要があるため、高価で時間を要する。
本研究では,LAMBRと呼ばれるカスタム言語表現を用いた多言語乳房MRIレポート分類器を開発するためのフレームワークを提案する。
提案手法は,臨床現場で直面する実践的課題を克服し,従来の手法と比較して,医療報告からラベルを抽出する際の性能向上を実証する。
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