論文の概要: Automated Coding of Under-Studied Medical Concept Domains: Linking
Physical Activity Reports to the International Classification of Functioning,
Disability, and Health
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.13978v2
- Date: Wed, 10 Mar 2021 18:05:55 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-20 01:28:46.175219
- Title: Automated Coding of Under-Studied Medical Concept Domains: Linking
Physical Activity Reports to the International Classification of Functioning,
Disability, and Health
- Title（参考訳）: 医療概念ドメインの自動符号化:身体活動報告を機能・障害・健康の国際分類にリンクする
- Authors: Denis Newman-Griffis and Eric Fosler-Lussier
- Abstract要約: 医療概念の多くの領域は、医学テキストの効果的なコーディングを支援するための、十分に発達した用語を欠いている。
本稿では,未研究の医療情報の自動符号化のための自然言語処理(NLP)技術を開発するためのフレームワークを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.196642357767338
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Linking clinical narratives to standardized vocabularies and coding systems
is a key component of unlocking the information in medical text for analysis.
However, many domains of medical concepts lack well-developed terminologies
that can support effective coding of medical text. We present a framework for
developing natural language processing (NLP) technologies for automated coding
of under-studied types of medical information, and demonstrate its
applicability via a case study on physical mobility function. Mobility is a
component of many health measures, from post-acute care and surgical outcomes
to chronic frailty and disability, and is coded in the International
Classification of Functioning, Disability, and Health (ICF). However, mobility
and other types of functional activity remain under-studied in medical
informatics, and neither the ICF nor commonly-used medical terminologies
capture functional status terminology in practice. We investigated two
data-driven paradigms, classification and candidate selection, to link
narrative observations of mobility to standardized ICF codes, using a dataset
of clinical narratives from physical therapy encounters. Recent advances in
language modeling and word embedding were used as features for established
machine learning models and a novel deep learning approach, achieving a macro
F-1 score of 84% on linking mobility activity reports to ICF codes. Both
classification and candidate selection approaches present distinct strengths
for automated coding in under-studied domains, and we highlight that the
combination of (i) a small annotated data set; (ii) expert definitions of codes
of interest; and (iii) a representative text corpus is sufficient to produce
high-performing automated coding systems. This study has implications for the
ongoing growth of NLP tools for a variety of specialized applications in
clinical care and research.
- Abstract（参考訳）: 臨床的ナラティブと標準化された語彙とコーディングシステムとのリンクは、分析のために医療用テキストの情報をアンロックする重要なコンポーネントである。
しかし、医療概念の多くの領域では、医学テキストの効果的なコーディングを支援するための用語が発達していない。
本稿では,医学情報の自動符号化のための自然言語処理(NLP)技術を開発するためのフレームワークについて述べる。
モビリティは、治療後の治療や手術の成果から慢性的な衰弱や障害に至るまで、多くの健康対策の構成要素であり、国際機能・障害・健康分類(icf)に規定されている。
しかし、移動性やその他の機能的活動は医学情報学において未研究のままであり、icfも一般的に使われる医学用語も実際には機能的ステータス用語を捉えていない。
データ駆動型パラダイム(分類と候補選択)を2つ検討し、理学療法の遭遇からの臨床物語のデータセットを用いて、モビリティの物語観察を標準化されたicfコードに結びつけた。
言語モデリングと単語埋め込みの最近の進歩は、確立された機械学習モデルと新しいディープラーニングアプローチの特徴として使われ、ICFコードにモビリティアクティビティレポートをリンクするマクロF-1スコアが84%に達した。
分類と候補選択の両方のアプローチは、未熟な領域における自動コーディングの異なる強みを示し、それらの組み合わせが強調する。
(i)小さな注釈付きデータセット
(ii)利害関係規定の専門的定義,及び
(iii)代表的なテキストコーパスは、高いパフォーマンスの自動化コーディングシステムを作成するのに十分である。
本研究は,NLPツールのさらなる発展に寄与し,臨床医療・研究における様々な専門的応用に寄与する。
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