論文の概要: COVID-19 SignSym: a fast adaptation of a general clinical NLP tool to
identify and normalize COVID-19 signs and symptoms to OMOP common data model
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.10286v4
- Date: Wed, 7 Apr 2021 17:15:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-10 23:59:36.235637
- Title: COVID-19 SignSym: a fast adaptation of a general clinical NLP tool to
identify and normalize COVID-19 signs and symptoms to OMOP common data model
- Title（参考訳）: COVID-19 SignSym: OMOP共通データモデルに対する新型コロナウイルスの徴候と症状を特定し正常化するための一般臨床NLPツールの迅速な適応
- Authors: Jingqi Wang, Noor Abu-el-rub, Josh Gray, Huy Anh Pham, Yujia Zhou,
Frank Manion, Mei Liu, Xing Song, Hua Xu, Masoud Rouhizadeh, Yaoyun Zhang
- Abstract要約: 本研究では、CLAMP自然言語処理ツールを用いて、COVID-19 SignSymを構築することを目的とする。
COVID-19 SignSymは、臨床テキストから新型コロナウイルスの徴候/症状と8つの属性を抽出できる。
深層学習モデル、キュレートされたレキシコン、パターンベースのルールを組み合わせたハイブリッドアプローチが、COVID-19 SignSymの構築に応用された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.475106287218727
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The COVID-19 pandemic swept across the world rapidly, infecting millions of
people. An efficient tool that can accurately recognize important clinical
concepts of COVID-19 from free text in electronic health records (EHRs) will be
valuable to accelerate COVID-19 clinical research. To this end, this study aims
at adapting the existing CLAMP natural language processing tool to quickly
build COVID-19 SignSym, which can extract COVID-19 signs/symptoms and their 8
attributes (body location, severity, temporal expression, subject, condition,
uncertainty, negation, and course) from clinical text. The extracted
information is also mapped to standard concepts in the Observational Medical
Outcomes Partnership common data model. A hybrid approach of combining deep
learning-based models, curated lexicons, and pattern-based rules was applied to
quickly build the COVID-19 SignSym from CLAMP, with optimized performance. Our
extensive evaluation using 3 external sites with clinical notes of COVID-19
patients, as well as the online medical dialogues of COVID-19, shows COVID-19
Sign-Sym can achieve high performance across data sources. The workflow used
for this study can be generalized to other use cases, where existing clinical
natural language processing tools need to be customized for specific
information needs within a short time. COVID-19 SignSym is freely accessible to
the research community as a downloadable package
(https://clamp.uth.edu/covid/nlp.php) and has been used by 16 healthcare
organizations to support clinical research of COVID-19.
- Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルスのパンデミックは世界中で急速に広がり、数百万人が感染した。
電子健康記録(ehrs)のフリーテキストからcovid-19の重要な臨床概念を正確に認識できる効率的なツールは、covid-19臨床研究の加速に有用である。
本研究の目的は、既存のCLAMP自然言語処理ツールを用いて、新型コロナウイルスのサイン/症状とその8つの属性(個人位置、重症度、時間的表現、主観、状態、不確実性、否定性、コース)を臨床テキストから抽出できるSignSymを迅速に構築することである。
抽出された情報は、観測医療成果パートナーシップの共通データモデルにおける標準概念にマッピングされる。
CLAMPからCOVID-19 SignSymを迅速に構築するために、ディープラーニングベースのモデル、キュレートされたレキシコン、パターンベースのルールを組み合わせるハイブリッドアプローチが適用された。
COVID-19患者の臨床記録とオンライン医療対話を併用した3つの外部サイトを用いた広範囲な評価の結果、COVID-19 Sign-Symはデータソース間で高いパフォーマンスを達成できることがわかった。
本研究で使用されるワークフローは、既存の自然言語処理ツールを短時間で特定の情報のためにカスタマイズする必要がある他のユースケースに一般化することができる。
COVID-19 SignSymは、ダウンロード可能なパッケージ(https://clamp.uth.edu/covid/nlp.php)として研究コミュニティに自由にアクセスできる。
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