論文の概要: An Ensemble Approach for Automatic Structuring of Radiology Reports
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.02256v2
- Date: Sun, 11 Oct 2020 00:06:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-10 20:21:17.095798
- Title: An Ensemble Approach for Automatic Structuring of Radiology Reports
- Title（参考訳）: ラジオグラフィーレポートの自動構造化のためのアンサンブルアプローチ
- Authors: Morteza Pourreza Shahri, Amir Tahmasebi, Bingyang Ye, Henghui Zhu,
Javed Aslam, Timothy Ferris
- Abstract要約: 本稿では,3つのモデルの予測を集約し,文の自動ラベリングのためのテキスト情報の様々な属性をキャプチャするアンサンブル手法を提案する。
提案手法は97.1%の精度で他の手法よりも優れている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.186392239590685
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Automatic structuring of electronic medical records is of high demand for
clinical workflow solutions to facilitate extraction, storage, and querying of
patient care information. However, developing a scalable solution is extremely
challenging, specifically for radiology reports, as most healthcare institutes
use either no template or department/institute specific templates. Moreover,
radiologists' reporting style varies from one to another as sentences are
telegraphic and do not follow general English grammar rules. We present an
ensemble method that consolidates the predictions of three models, capturing
various attributes of textual information for automatic labeling of sentences
with section labels. These three models are: 1) Focus Sentence model, capturing
context of the target sentence; 2) Surrounding Context model, capturing the
neighboring context of the target sentence; and finally, 3) Formatting/Layout
model, aimed at learning report formatting cues. We utilize Bi-directional
LSTMs, followed by sentence encoders, to acquire the context. Furthermore, we
define several features that incorporate the structure of reports. We compare
our proposed approach against multiple baselines and state-of-the-art
approaches on a proprietary dataset as well as 100 manually annotated radiology
notes from the MIMIC-III dataset, which we are making publicly available. Our
proposed approach significantly outperforms other approaches by achieving 97.1%
accuracy.
- Abstract（参考訳）: 電子カルテの自動構造化は、患者のケア情報の抽出、保存、問い合わせを容易にするために、臨床ワークフローソリューションの需要が高い。
しかし、多くの医療機関ではテンプレートや部門/機関固有のテンプレートを使用しないため、特に放射線学の報告では、スケーラブルなソリューションの開発は非常に難しい。
さらに、電文は電文であり、一般的な英語の文法規則に従わないため、放射線学者の報告スタイルは様々である。
本稿では,3つのモデルの予測を集約し,文の自動ラベル付けのためのテキスト情報の様々な属性を抽出するアンサンブル手法を提案する。
これら3つのモデルは
1) 対象文の文脈を捉えた文モデルに焦点を当てる。
2) 文脈モデルを取り囲む, 対象文の隣接する文脈を捉え, そして最後に
3)レポートフォーマッティングの学習を目的としたフォーマッティング/レイアウトモデル。
両方向LSTMと文エンコーダを併用してコンテキストを取得する。
さらに,レポートの構造を組み込んだ特徴をいくつか定義する。
提案手法を,プロプライエタリなデータセットに対する複数のベースラインと最先端のアプローチ,MIMIC-IIIデータセットから手動で注釈付ラジオロジーノート100点と比較した。
提案手法は97.1%の精度で他の手法を大きく上回っている。
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