論文の概要: Drug and Disease Interpretation Learning with Biomedical Entity Representation Transformer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.09311v1
• Date: Fri, 22 Jan 2021 20:01:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-03-20 17:22:20.016741
• Title: Drug and Disease Interpretation Learning with Biomedical Entity Representation Transformer
• Title（参考訳）: 生体組織表現トランスフォーマを用いた薬物・疾患解釈学習
• Authors: Zulfat Miftahutdinov, Artur Kadurin, Roman Kudrin, and Elena Tutubalina
• Abstract要約: 自由形式のテキストにおける概念正規化は、あらゆるテキストマイニングパイプラインにおいて重要なステップです。 微調整BERTアーキテクチャに基づくシンプルで効果的な2段階のニューラルアプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.152161078854146
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Concept normalization in free-form texts is a crucial step in every text-mining pipeline. Neural architectures based on Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) have achieved state-of-the-art results in the biomedical domain. In the context of drug discovery and development, clinical trials are necessary to establish the efficacy and safety of drugs. We investigate the effectiveness of transferring concept normalization from the general biomedical domain to the clinical trials domain in a zero-shot setting with an absence of labeled data. We propose a simple and effective two-stage neural approach based on fine-tuned BERT architectures. In the first stage, we train a metric learning model that optimizes relative similarity of mentions and concepts via triplet loss. The model is trained on available labeled corpora of scientific abstracts to obtain vector embeddings of concept names and entity mentions from texts. In the second stage, we find the closest concept name representation in an embedding space to a given clinical mention. We evaluated several models, including state-of-the-art architectures, on a dataset of abstracts and a real-world dataset of trial records with interventions and conditions mapped to drug and disease terminologies. Extensive experiments validate the effectiveness of our approach in knowledge transfer from the scientific literature to clinical trials.
• Abstract（参考訳）: 自由形式のテキストにおける概念正規化は、すべてのテキストマイニングパイプラインにおいて重要なステップである。 変換器(BERT)からの双方向エンコーダ表現に基づくニューラルアーキテクチャは、バイオメディカル領域において最先端の結果を得た。 創薬・開発の分野では、医薬品の有効性と安全性を確立するために臨床試験が必要である。 ラベル付きデータがないゼロショット設定において,一般バイオメディカル領域から臨床試験領域への概念正規化の移行の有効性を検討した。 本稿では,微調整bertアーキテクチャに基づく,単純かつ効果的な2段階ニューラルアプローチを提案する。 最初の段階では、三重項損失による言及や概念の相対的類似性を最適化する計量学習モデルを訓練する。 このモデルは、概念名のベクトル埋め込みとテキストからの実体参照を得るために、利用可能なラベル付き科学抽象のコーパスに基づいて訓練される。 第2段階では, 埋め込み空間において, 特定の臨床文献に最も近い概念名表現を見いだす。 我々は,抽象のデータセットや,薬物や疾患の用語にマッピングされた介入や条件を伴う実世界の治験記録データセット上で,最先端のアーキテクチャを含むいくつかのモデルを評価した。 科学的文献から臨床試験への知識伝達における我々のアプローチの有効性を検証する。

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