論文の概要: Predicting Clinical Diagnosis from Patients Electronic Health Records Using BERT-based Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.07562v1
• Date: Wed, 15 Jul 2020 09:22:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-10 04:34:58.319900
• Title: Predicting Clinical Diagnosis from Patients Electronic Health Records Using BERT-based Neural Networks
• Title（参考訳）: BERT-based Neural Networks を用いた電子カルテ患者の臨床診断予測
• Authors: Pavel Blinov, Manvel Avetisian, Vladimir Kokh, Dmitry Umerenkov, Alexander Tuzhilin
• Abstract要約: 医療コミュニティにおけるこの問題の重要性を示す。 本稿では,変換器 (BERT) モデルによる2方向表現の分類順序の変更について述べる。 約400万人のユニークな患者訪問からなる、大規模なロシアのEHRデータセットを使用します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.9447303059342
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper we study the problem of predicting clinical diagnoses from textual Electronic Health Records (EHR) data. We show the importance of this problem in medical community and present comprehensive historical review of the problem and proposed methods. As the main scientific contributions we present a modification of Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) model for sequence classification that implements a novel way of Fully-Connected (FC) layer composition and a BERT model pretrained only on domain data. To empirically validate our model, we use a large-scale Russian EHR dataset consisting of about 4 million unique patient visits. This is the largest such study for the Russian language and one of the largest globally. We performed a number of comparative experiments with other text representation models on the task of multiclass classification for 265 disease subset of ICD-10. The experiments demonstrate improved performance of our models compared to other baselines, including a fine-tuned Russian BERT (RuBERT) variant. We also show comparable performance of our model with a panel of experienced medical experts. This allows us to hope that implementation of this system will reduce misdiagnosis.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,テキスト電子健康記録(EHR)データから臨床診断を予測する問題について検討する。 本研究は,医療コミュニティにおけるこの問題の重要性を示し,問題点の包括的歴史的考察と提案手法を提案する。 主要な科学的貢献として、完全連結(fc)層構成の新しい方法とドメインデータのみに事前学習されたbertモデルを実装したシーケンス分類のためのトランスフォーマー(bert)モデルからの双方向エンコーダ表現の修正を提案する。 我々のモデルを実証的に検証するために、約400万人のユニークな患者訪問からなる大規模なロシアのEHRデータセットを使用します。 これはロシア語で最大の研究であり、世界でも最大規模の研究である。 ICD-10の265疾患サブセットに対する多クラス分類の課題について,他のテキスト表現モデルとの比較実験を行った。 実験では,ロシア語 BERT (RuBERT) 変種を含む他のベースラインと比較して,モデルの性能が向上した。 また、経験豊富な医療専門家のパネルで、モデルの同等のパフォーマンスを示す。 これにより,本システムの実装による誤診の低減が期待できる。

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