論文の概要: Identifying ARDS using the Hierarchical Attention Network with Sentence Objectives Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.06352v1
• Date: Wed, 10 Mar 2021 21:50:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-12 14:49:51.889201
• Title: Identifying ARDS using the Hierarchical Attention Network with Sentence Objectives Framework
• Title（参考訳）: Sentence Objectives Frameworkを用いた階層的注意ネットワークを用いたARDSの同定
• Authors: Kevin Lybarger, Linzee Mabrey, Matthew Thau, Pavan K. Bhatraju, Mark Wurfel, Meliha Yetisgen
• Abstract要約: 急性呼吸困難症候群(ARDS)は、しばしば未診断または後期診断される生命を脅かす状態である。 胸部X線写真レポートの新たな注釈付きコーパスを提示し、文章分類フレームワークHANSO(Hierarchical Attention Network with Sentence Objectives)を導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.19573380763700707
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Acute respiratory distress syndrome (ARDS) is a life-threatening condition that is often undiagnosed or diagnosed late. ARDS is especially prominent in those infected with COVID-19. We explore the automatic identification of ARDS indicators and confounding factors in free-text chest radiograph reports. We present a new annotated corpus of chest radiograph reports and introduce the Hierarchical Attention Network with Sentence Objectives (HANSO) text classification framework. HANSO utilizes fine-grained annotations to improve document classification performance. HANSO can extract ARDS-related information with high performance by leveraging relation annotations, even if the annotated spans are noisy. Using annotated chest radiograph images as a gold standard, HANSO identifies bilateral infiltrates, an indicator of ARDS, in chest radiograph reports with performance (0.87 F1) comparable to human annotations (0.84 F1). This algorithm could facilitate more efficient and expeditious identification of ARDS by clinicians and researchers and contribute to the development of new therapies to improve patient care.
• Abstract（参考訳）: 急性呼吸困難症候群(ARDS)は、しばしば未診断または後期診断される生命を脅かす状態である。 ARDSは、特にCOVID-19に感染した人々で顕著です。 自由テキスト胸部X線写真報告におけるARDSインジケーターの自動同定と因子の確立について検討する。 胸部X線写真レポートの新たな注釈付きコーパスを提示し、文章分類フレームワークHANSO(Hierarchical Attention Network with Sentence Objectives)を導入する。 HANSOはきめ細かいアノテーションを使用して文書分類のパフォーマンスを改善します。 HANSOは, 注釈付きスパンがうるさい場合でも, 関連アノテーションを利用して, 高い性能でARDS関連情報を抽出することができる。 HANSOは、注釈付き胸部X線写真画像をゴールドスタンダードとして使用し、ARDSの指標である両側浸潤物を特定し、ヒトのアノテーション(0.84 F1)に匹敵する性能(0.87 F1)で胸部X線写真報告を行う。 このアルゴリズムは、臨床医や研究者によるardsのより効率的かつ迅速な同定を促進し、患者ケアを改善する新しい治療法の開発に寄与する。

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