論文の概要: Understanding Clinical Trial Reports: Extracting Medical Entities and Their Relations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.03550v3
• Date: Fri, 7 Jan 2022 19:23:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-09 23:30:18.444971
• Title: Understanding Clinical Trial Reports: Extracting Medical Entities and Their Relations
• Title（参考訳）: 臨床トライアルレポートの理解:医療機関の抽出とその関連性
• Authors: Benjamin E. Nye, Jay DeYoung, Eric Lehman, Ani Nenkova, Iain J. Marshall, Byron C. Wallace
• Abstract要約: 医療専門家は、意思決定を知らせるために、手動で記事から情報を取り出す必要がある。 本研究は, (a) 臨床試験を記載した全文記事から治療結果と成果を抽出し, (b) 後者に関して, 前者に対して報告された結果の推測を行うことの両目的について考察する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.30381080306156
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The best evidence concerning comparative treatment effectiveness comes from clinical trials, the results of which are reported in unstructured articles. Medical experts must manually extract information from articles to inform decision-making, which is time-consuming and expensive. Here we consider the end-to-end task of both (a) extracting treatments and outcomes from full-text articles describing clinical trials (entity identification) and, (b) inferring the reported results for the former with respect to the latter (relation extraction). We introduce new data for this task, and evaluate models that have recently achieved state-of-the-art results on similar tasks in Natural Language Processing. We then propose a new method motivated by how trial results are typically presented that outperforms these purely data-driven baselines. Finally, we run a fielded evaluation of the model with a non-profit seeking to identify existing drugs that might be re-purposed for cancer, showing the potential utility of end-to-end evidence extraction systems.
• Abstract（参考訳）: 比較治療の有効性に関する最良の証拠は臨床試験から得られ、その結果は未構造化の記事で報告されている。 医療専門家は手動で意思決定に関する情報を抽出しなければならない。 ここでは、両方のエンドツーエンドタスクについて考察する。 (a)臨床試験(個人識別)を記載した全文記事から治療と成果を抽出すること、及び (b)後者について前者について報告された結果を推測する(関係抽出)。 そこで本研究では,自然言語処理における類似課題について最新の結果を得たモデルを評価する。 次に,実験結果が純粋にデータ駆動ベースラインより優れていることを示す方法を提案する。 最後に,本モデルの評価を,がんに対して再目的を果たす可能性のある既存薬剤の特定を目指す非営利団体と共同で実施し,エンド・ツー・エンドのエビデンス抽出システムの有用性を示す。

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