Fugu-MT 論文翻訳(概要): Extracting Lifestyle Factors for Alzheimer's Disease from Clinical Notes Using Deep Learning with Weak Supervision

論文の概要: Extracting Lifestyle Factors for Alzheimer's Disease from Clinical Notes Using Deep Learning with Weak Supervision

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.09244v2
Date: Mon, 25 Jan 2021 03:42:00 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-03-20 21:20:47.145284
Title: Extracting Lifestyle Factors for Alzheimer's Disease from Clinical Notes Using Deep Learning with Weak Supervision
Title（参考訳）: 弱い指導を伴う深層学習を用いた臨床ノートからアルツハイマー病の生活習慣因子の抽出
Authors: Zitao Shen, Yoonkwon Yi, Anusha Bompelli, Fang Yu, Yanshan Wang, Rui Zhang
Abstract要約: 本研究の目的は,自然言語処理モデル(NLP)がライフスタイル要因を分類できる可能性を示すことである。 BERTモデルの有効性を検証するために,身体活動と過剰食の2つの事例研究を行った。弱い監視を生かした提案手法はサンプルサイズを大幅に増大させる可能性がある。
参考スコア（独自算出の注目度）: 9.53786612243512
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Since no effective therapies exist for Alzheimer's disease (AD), prevention has become more critical through lifestyle factor changes and interventions. Analyzing electronic health records (EHR) of patients with AD can help us better understand lifestyle's effect on AD. However, lifestyle information is typically stored in clinical narratives. Thus, the objective of the study was to demonstrate the feasibility of natural language processing (NLP) models to classify lifestyle factors (e.g., physical activity and excessive diet) from clinical texts. We automatically generated labels for the training data by using a rule-based NLP algorithm. We conducted weak supervision for pre-trained Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) models on the weakly labeled training corpus. These models include the BERT base model, PubMedBERT(abstracts + full text), PubMedBERT(only abstracts), Unified Medical Language System (UMLS) BERT, Bio BERT, and Bio-clinical BERT. We performed two case studies: physical activity and excessive diet, in order to validate the effectiveness of BERT models in classifying lifestyle factors for AD. These models were compared on the developed Gold Standard Corpus (GSC) on the two case studies. The PubmedBERT(Abs) model achieved the best performance for physical activity, with its precision, recall, and F-1 scores of 0.96, 0.96, and 0.96, respectively. Regarding classifying excessive diet, the Bio BERT model showed the highest performance with perfect precision, recall, and F-1 scores. The proposed approach leveraging weak supervision could significantly increase the sample size, which is required for training the deep learning models. The study also demonstrates the effectiveness of BERT models for extracting lifestyle factors for Alzheimer's disease from clinical notes.
Abstract（参考訳）: アルツハイマー病(AD)に対する効果的な治療法は存在しないため、ライフスタイルの変化や介入によって予防がより重要になっている。 AD患者の電子健康記録(EHR)の分析は、ADに対するライフスタイルの影響をよりよく理解するのに役立ちます。しかし、ライフスタイル情報は典型的には臨床物語に保存される。本研究の目的は, 生活習慣因子(身体活動や過度の食事など)を臨床テキストから分類するための自然言語処理(NLP)モデルの有効性を実証することであった。ルールベースNLPアルゴリズムを用いてトレーニングデータのラベルを自動生成する。弱ラベル付きトレーニングコーパス上で, BERTモデルから事前学習した双方向エンコーダ表現の弱い監視を行った。これらのモデルには、BERTベースモデル、PubMedBERT (abstracts + full text)、PubMedBERT (only abstracts)、Unified Medical Language System (UMLS) BERT、Bio BERT、Bio-clinical BERTが含まれる。生活習慣因子の分類におけるBERTモデルの有効性を検証するために,身体活動と過剰食の2つのケーススタディを行った。これらのモデルは2つのケーススタディで開発されたゴールドスタンダードコーパス (gsc) で比較された。 PubmedBERT(Abs)モデルは、精度、リコール、F-1スコアはそれぞれ0.96、0.96、0.96で、身体活動において最高のパフォーマンスを達成した。過度の食事の分類では,Bio BERTモデルが完全精度,リコール,F-1スコアで最高の成績を示した。弱い監督を利用するアプローチは、ディープラーニングモデルのトレーニングに必要なサンプルサイズを大幅に増加させる可能性がある。この研究は、臨床ノートからアルツハイマー病のライフスタイル因子を抽出するためのBERTモデルの有効性を示した。

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