論文の概要: Estimating Redundancy in Clinical Text

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.11832v1
• Date: Tue, 25 May 2021 11:01:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-26 20:49:24.207163
• Title: Estimating Redundancy in Clinical Text
• Title（参考訳）: 臨床テキストにおける冗長性の推定
• Authors: Thomas Searle, Zina Ibrahim, James Teo, Richard JB Dobson
• Abstract要約: 臨床医は、既存のメモを複製し、それに従って更新することで、新しい文書をポップアップさせる。 情報冗長性の定量化は、臨床物語を扱う革新を評価する上で重要な役割を果たす。 冗長性を測定するための2つの戦略として,情報理論アプローチと語彙論的・意味論的モデルを提示し,評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.245180523143739
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The current mode of use of Electronic Health Record (EHR) elicits text redundancy. Clinicians often populate new documents by duplicating existing notes, then updating accordingly. Data duplication can lead to a propagation of errors, inconsistencies and misreporting of care. Therefore, quantifying information redundancy can play an essential role in evaluating innovations that operate on clinical narratives. This work is a quantitative examination of information redundancy in EHR notes. We present and evaluate two strategies to measure redundancy: an information-theoretic approach and a lexicosyntactic and semantic model. We evaluate the measures by training large Transformer-based language models using clinical text from a large openly available US-based ICU dataset and a large multi-site UK based Trust. By comparing the information-theoretic content of the trained models with open-domain language models, the language models trained using clinical text have shown ~1.5x to ~3x less efficient than open-domain corpora. Manual evaluation shows a high correlation with lexicosyntactic and semantic redundancy, with averages ~43 to ~65%.
• Abstract（参考訳）: 現在のElectronic Health Record (EHR)の使用モードは、テキストの冗長性を付与する。 臨床医は、既存のメモを複製して新しい文書を投入し、それに応じて更新する。 データ重複は、エラーの伝播、不整合、ケアの誤報につながる可能性がある。 したがって,情報冗長性の定量化は,臨床物語に係わる革新を評価する上で重要な役割を担っている。 本研究は, EHRノートにおける情報冗長性の定量的検討である。 冗長性を測定するための2つの戦略として,情報理論アプローチと語彙論的・意味論的モデルを提示し,評価する。 我々は,大容量のTransformer-based language modelを,公開可能なUS-based ICUデータセットと大規模マルチサイトUKベーストラストから臨床テキストを用いて訓練し,評価を行った。 訓練されたモデルの情報理論内容とオープンドメイン言語モデルを比較することで、臨床テキストを用いて訓練された言語モデルはオープンドメインコーパスよりも1.5倍から3倍の効率を示した。 手動による評価は, 平均43～65%のレキシコシンタクティックおよびセマンティック冗長性と高い相関性を示す。

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