論文の概要: Medical symptom recognition from patient text: An active learning approach for long-tailed multilabel distributions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.06874v2
• Date: Sun, 28 Mar 2021 23:18:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-26 06:22:41.781885
• Title: Medical symptom recognition from patient text: An active learning approach for long-tailed multilabel distributions
• Title（参考訳）: 患者テキストからの医学症状認識:長期多ラベル分布に対するアクティブラーニングアプローチ
• Authors: Ali Mottaghi, Prathusha K Sarma, Xavier Amatriain, Serena Yeung, Anitha Kannan
• Abstract要約: 患者テキストから医学的症状認識の問題点を考察する。 典型的な患者テキストは、患者が経験している症状を記述していることが多い。 そのようなテキストの1つの例は、複数の症状で"ラベル"することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.603661204443272
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We study the problem of medical symptoms recognition from patient text, for the purposes of gathering pertinent information from the patient (known as history-taking). A typical patient text is often descriptive of the symptoms the patient is experiencing and a single instance of such a text can be "labeled" with multiple symptoms. This makes learning a medical symptoms recognizer challenging on account of i) the lack of availability of voluminous annotated data as well as ii) the large unknown universe of multiple symptoms that a single text can map to. Furthermore, patient text is often characterized by a long tail in the data (i.e., some labels/symptoms occur more frequently than others for e.g "fever" vs "hematochezia"). In this paper, we introduce an active learning method that leverages underlying structure of a continually refined, learned latent space to select the most informative examples to label. This enables the selection of the most informative examples that progressively increases the coverage on the universe of symptoms via the learned model, despite the long tail in data distribution.
• Abstract（参考訳）: 本研究は,患者(歴史テイク)から関連する情報を集める目的で,患者テキストから医療症状認識の問題について検討する。 典型的な患者テキストは、患者が経験している症状を記述し、そのようなテキストの1つの例を複数の症状で"ラベル"することができる。 これにより、医学的症状の認識が困難になる i)voluminous annotated dataの可用性の欠如 二 一つのテキストが写像できる複数の症状を有する大きな未知の宇宙 さらに、患者のテキストはデータの長い尾で特徴づけられることが多い(例えば、"fever" 対 "hematochezia" では、いくつかのラベルや症状が他の人よりも頻繁に発生する)。 本稿では,継続的に洗練され学習された潜在空間の構造を活用し,ラベル付けする最も有益な例を選択するアクティブラーニング手法を提案する。 これにより、データ分布の長い尾にもかかわらず、学習されたモデルを通して症状の宇宙のカバレッジを徐々に増加させる最も有益な例を選択できる。

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