論文の概要: On the diminishing return of labeling clinical reports

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.14587v1
• Date: Tue, 27 Oct 2020 19:51:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-02 12:06:59.918379
• Title: On the diminishing return of labeling clinical reports
• Title（参考訳）: 臨床報告のリターンの低下について
• Authors: Jean-Baptiste Lamare, Tobi Olatunji, Li Yao
• Abstract要約: 医療用NLPモデルを少量のラベル付きデータで取得できることを示す。 胸部X線X線画像診断データのうち, 胸部X線画像診断におけるトレーニングデータサイズの影響を定量的に検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1431637042179683
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Ample evidence suggests that better machine learning models may be steadily obtained by training on increasingly larger datasets on natural language processing (NLP) problems from non-medical domains. Whether the same holds true for medical NLP has by far not been thoroughly investigated. This work shows that this is indeed not always the case. We reveal the somehow counter-intuitive observation that performant medical NLP models may be obtained with small amount of labeled data, quite the opposite to the common belief, most likely due to the domain specificity of the problem. We show quantitatively the effect of training data size on a fixed test set composed of two of the largest public chest x-ray radiology report datasets on the task of abnormality classification. The trained models not only make use of the training data efficiently, but also outperform the current state-of-the-art rule-based systems by a significant margin.
• Abstract（参考訳）: より優れた機械学習モデルは、非医療領域からの自然言語処理(NLP)問題に関するより大規模なデータセットのトレーニングによって、着実に得られる可能性がある、という証拠は少ない。 医学的NLPにも同じことが当てはまるかどうかは、これまで徹底的に調査されていない。 この研究は、必ずしもそうではないことを示している。 我々は, 医療nlpモデルの性能が, ごく少量のラベル付きデータで得られる可能性について, 共通の信念とは正反対に, 問題領域の特異性から, 何らかの反直観的な見解を明らかにした。 胸部x線x線診断データのうち最大2つからなる固定テストセットにおけるトレーニングデータサイズの影響を,異常分類の課題に対して定量的に示す。 トレーニングされたモデルは、トレーニングデータを効率的に利用するだけでなく、現在の最先端のルールベースシステムを大幅に上回っています。

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