論文の概要: Natural Language Processing Accurately Categorizes Indications, Findings
and Pathology Reports from Multicenter Colonoscopy
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.11034v1
- Date: Wed, 25 Aug 2021 03:55:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-08-26 20:30:04.182319
- Title: Natural Language Processing Accurately Categorizes Indications, Findings
and Pathology Reports from Multicenter Colonoscopy
- Title(参考訳): 自然言語処理による指標の正確な分類と多施設大腸内視鏡所見と病理所見
- Authors: Shashank Reddy Vadyala, Eric A. Sherer
- Abstract要約: 電子健康記録中の自由テキストから大腸内視鏡所見を抽出することにより,患者のリスクを判定することができる。
臨床診断支援システムの情報を抽出する深層学習モデルフレームワークの開発と評価を行った。
我々は,3,867人の手書き注釈書の80%に対して,Bio-Bi-LSTM-CRFおよび既存のBi-LSTM-CRFモデルを訓練した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Colonoscopy is used for colorectal cancer (CRC) screening. Extracting details
of the colonoscopy findings from free text in electronic health records (EHRs)
can be used to determine patient risk for CRC and colorectal screening
strategies. We developed and evaluated the accuracy of a deep learning model
framework to extract information for the clinical decision support system to
interpret relevant free-text reports, including indications, pathology, and
findings notes. The Bio-Bi-LSTM-CRF framework was developed using Bidirectional
Long Short-term Memory (Bi-LSTM) and Conditional Random Fields (CRF) to extract
several clinical features from these free-text reports including indications
for the colonoscopy, findings during the colonoscopy, and pathology of resected
material. We trained the Bio-Bi-LSTM-CRF and existing Bi-LSTM-CRF models on 80%
of 4,000 manually annotated notes from 3,867 patients. These clinical notes
were from a group of patients over 40 years of age enrolled in four Veterans
Affairs Medical Centers. A total of 10% of the remaining annotated notes were
used to train hyperparameter and the remaining 10% were used to evaluate the
accuracy of our model Bio-Bi-LSTM-CRF and compare to Bi-LSTM-CRF.
- Abstract(参考訳): 大腸内視鏡は大腸癌(CRC)スクリーニングに用いられる。
電子健康記録(EHR)における自由テキストからの大腸内視鏡所見の抽出により,CRCおよび大腸癌スクリーニング戦略の患者リスクを判定することができる。
臨床診断支援システムのための情報抽出のための深層学習モデルフレームワークの開発と評価を行い, 適応, 病理, 所見ノートなど, 関連フリーテキストレポートの解釈を行った。
The Bio-Bi-LSTM-CRF framework was developed using Bidirectional Long Short-term Memory (Bi-LSTM) and Conditional Random Fields (CRF) to extract several clinical features from these free-text reports including illustrates for the colonoscopy, findings during the colonoscopy, and pathology of resected material。
我々は,3,867人の手書き注釈書の80%に対して,Bio-Bi-LSTM-CRFおよび既存のBi-LSTM-CRFモデルを訓練した。
これらの臨床記録は4つの退役軍人医療センターに登録された40歳以上の患者のグループによるものである。
残りのアノテートノートの10%はハイパーパラメータのトレーニングに使用し,残りの10%はBio-Bi-LSTM-CRFの精度を評価し,Bi-LSTM-CRFと比較した。
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