論文の概要: Rare Disease Identification from Clinical Notes with Ontologies and Weak Supervision

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.01995v1
• Date: Wed, 5 May 2021 11:49:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-06 12:50:43.442260
• Title: Rare Disease Identification from Clinical Notes with Ontologies and Weak Supervision
• Title（参考訳）: オントロジーと弱視を用いた臨床ノートからの希少疾患の同定
• Authors: Hang Dong, V\'ictor Su\'arez-Paniagua, Huayu Zhang, Minhong Wang, Emma Whitfield, Honghan Wu
• Abstract要約: テキストからUMLSのプロセスは、ドメインの専門家による注釈付きデータなしで、監督の弱さで大幅に改善できることを示す。 解析の結果, パイプライン処理の総放電サマリーは, 病院入院時の手動ICDコードにほとんど含まれていないケースを表面化できることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.6471045233540806
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The identification of rare diseases from clinical notes with Natural Language Processing (NLP) is challenging due to the few cases available for machine learning and the need of data annotation from clinical experts. We propose a method using ontologies and weak supervision. The approach includes two steps: (i) Text-to-UMLS, linking text mentions to concepts in Unified Medical Language System (UMLS), with a named entity linking tool (e.g. SemEHR) and weak supervision based on customised rules and Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) based contextual representations, and (ii) UMLS-to-ORDO, matching UMLS concepts to rare diseases in Orphanet Rare Disease Ontology (ORDO). Using MIMIC-III discharge summaries as a case study, we show that the Text-to-UMLS process can be greatly improved with weak supervision, without any annotated data from domain experts. Our analysis shows that the overall pipeline processing discharge summaries can surface rare disease cases, which are mostly uncaptured in manual ICD codes of the hospital admissions.
• Abstract（参考訳）: 自然言語処理(NLP)による臨床ノートからのまれな疾患の同定は、機械学習で利用できる数少ない事例と、臨床専門家によるデータアノテーションの必要性から困難である。 オントロジーと弱監督を用いた手法を提案する。 i) 統一医療言語システム(UMLS)の概念とテキストの言及をリンクするテキスト-to-UMLSと、名前付きエンティティリンクツール(例)の2つのステップがある。 SemEHR)と、カスタマイズされたルールに基づく弱い監督と、変換器(BERT)による双方向エンコーダ表現、および(ii)UMLS-to-ORDOによるUMLS概念とOrphanet Rare Disease Ontology(ORDO)の稀な疾患とのマッチング。 MIMIC-III放電サマリーをケーススタディとして,テキスト-UMLSプロセスは,ドメインの専門家による注釈付きデータなしで,監督の弱さで大幅に改善可能であることを示す。 分析の結果, 病院入所時の手作業icdコードにほとんど含まれない稀な疾患の症例に対して, パイプライン処理総まとめが出現する可能性が示唆された。

関連論文リスト

• Dr-LLaVA: Visual Instruction Tuning with Symbolic Clinical Grounding [53.629132242389716]
  VLM(Vision-Language Models)は、医用画像を分析し、自然言語の相互作用に関与することによって、臨床医を支援する。 VLMはしばしば「幻覚的」な振る舞いを示し、文脈的マルチモーダル情報に基づかないテキスト出力を生成する。 本稿では,臨床推論の象徴的表現を用いて医療知識にVLMを基盤とする新たなアライメントアルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-29T23:19:28Z)
• SNOBERT: A Benchmark for clinical notes entity linking in the SNOMED CT clinical terminology [43.89160296332471]
  本稿では,BERT モデルを用いた SNOMED CT のテキストスパンと特定の概念をリンクする手法を提案する。 本手法は, 候補選択と候補マッチングの2段階からなる。これらのモデルは, ラベル付き臨床ノートの公開データセットの中で, 最大規模で訓練された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-25T08:00:44Z)
• A Hybrid Framework with Large Language Models for Rare Disease Phenotyping [4.550497164299771]
  希少な疾患は、その頻度が低く、異質な臨床的プレゼンテーションのため、診断と治療において重大な課題となる。 本研究では,辞書ベースの自然言語処理(NLP)ツールと大規模言語モデル(LLM)を組み合わせたハイブリッドアプローチを開発することを目的とする。 本稿では,Orphanet Rare Disease Ontology (ORDO) とUnified Medical Language System (UMLS) を統合した新たなハイブリッドフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-16T20:59:28Z)
• Self-Verification Improves Few-Shot Clinical Information Extraction [73.6905567014859]
  大規模言語モデル (LLMs) は、数発のテキスト内学習を通じて臨床キュレーションを加速する可能性を示している。 正確性や解釈可能性に関する問題、特に健康のようなミッションクリティカルな領域ではまだ苦戦している。 本稿では,自己検証を用いた汎用的な緩和フレームワークについて検討する。このフレームワークはLLMを利用して,自己抽出のための証明を提供し,その出力をチェックする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-30T22:05:11Z)
• Cross-Modal Causal Intervention for Medical Report Generation [109.83549148448469]
  医療報告生成(MRG)は、コンピュータ支援診断と治療指導に不可欠である。 視覚的および言語的バイアスによって引き起こされる画像テキストデータ内の素早い相関のため、病変領域を確実に記述した正確なレポートを生成することは困難である。 本稿では,視覚分解モジュール (VDM) と言語分解モジュール (LDM) からなるMRGのための新しい視覚言語因果干渉 (VLCI) フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-16T07:23:55Z)
• NEEDED: Introducing Hierarchical Transformer to Eye Diseases Diagnosis [5.608716029921948]
  本報告では,眼科領域における眼科領域の自動診断フレームワークNEEDEDについて述べる。 情報密度と品質を改善するために前処理モジュールを統合する。 診断部では,病原性情報を取得することにより,追跡可能な診断を可能にする注意ベースの予測器を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-27T08:37:57Z)
• Ontology-Driven and Weakly Supervised Rare Disease Identification from Clinical Notes [13.096008602034086]
  機械学習やドメインの専門家によるデータアノテーションの必要性から、希少な疾患の特定は困難である。 両方向変換器(例えばBERT)からの事前学習した文脈表現を用いた脳と弱い監督手法を提案する。 弱教師付きアプローチは、ドメインの専門家による注釈付きデータなしで、テキスト-UMLSリンクを改善するための確認表現型モデルを学ぶために提案される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-11T17:38:24Z)
• VBridge: Connecting the Dots Between Features, Explanations, and Data for Healthcare Models [85.4333256782337]
  VBridgeは、臨床医の意思決定ワークフローに機械学習の説明をシームレスに組み込むビジュアル分析ツールである。 我々は,臨床医がMLの特徴に慣れていないこと,文脈情報の欠如,コホートレベルの証拠の必要性など,3つの重要な課題を特定した。 症例スタディと専門医4名のインタビューを通じて, VBridgeの有効性を実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-04T17:34:13Z)
• Self-supervised Answer Retrieval on Clinical Notes [68.87777592015402]
  本稿では,ドメイン固有パスマッチングのためのトランスフォーマー言語モデルをトレーニングするためのルールベースのセルフスーパービジョンであるCAPRを紹介する。 目的をトランスフォーマーベースの4つのアーキテクチャ、コンテキスト文書ベクトル、ビ-、ポリエンコーダ、クロスエンコーダに適用する。 本稿では,ドメイン固有パスの検索において,CAPRが強いベースラインを上回り,ルールベースおよび人間ラベル付きパスを効果的に一般化することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-02T10:42:52Z)
• Inheritance-guided Hierarchical Assignment for Clinical Automatic Diagnosis [50.15205065710629]
  臨床診断は、臨床ノートに基づいて患者に診断符号を割り当てることを目的としており、臨床意思決定において重要な役割を担っている。 本稿では,臨床自動診断のための継承誘導階層と共起グラフの伝播を組み合わせた新しい枠組みを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-27T13:16:51Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。