論文の概要: Automated tabulation of clinical trial results: A joint entity and
relation extraction approach with transformer-based language representations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.05596v1
- Date: Fri, 10 Dec 2021 15:26:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-12-13 14:00:23.845341
- Title: Automated tabulation of clinical trial results: A joint entity and
relation extraction approach with transformer-based language representations
- Title（参考訳）: 臨床試験結果の自動集計:変換器に基づく言語表現を用いた共同エンティティと関係抽出アプローチ
- Authors: Jetsun Whitton and Anthony Hunter
- Abstract要約: 本稿では,2つの言語処理タスク間で問題を分解し,エビデンス表の自動生成について検討する。
本稿では,実践成果を報告するRCT要約文の自動集計に着目する。
これらのモデルを訓練し、試験するために、6つの疾患領域から600近い結果文を含む新しいゴールドスタンダードコーパスが開発された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.825190876052148
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Evidence-based medicine, the practice in which healthcare professionals refer
to the best available evidence when making decisions, forms the foundation of
modern healthcare. However, it relies on labour-intensive systematic reviews,
where domain specialists must aggregate and extract information from thousands
of publications, primarily of randomised controlled trial (RCT) results, into
evidence tables. This paper investigates automating evidence table generation
by decomposing the problem across two language processing tasks: \textit{named
entity recognition}, which identifies key entities within text, such as drug
names, and \textit{relation extraction}, which maps their relationships for
separating them into ordered tuples. We focus on the automatic tabulation of
sentences from published RCT abstracts that report the results of the study
outcomes. Two deep neural net models were developed as part of a joint
extraction pipeline, using the principles of transfer learning and
transformer-based language representations. To train and test these models, a
new gold-standard corpus was developed, comprising almost 600 result sentences
from six disease areas. This approach demonstrated significant advantages, with
our system performing well across multiple natural language processing tasks
and disease areas, as well as in generalising to disease domains unseen during
training. Furthermore, we show these results were achievable through training
our models on as few as 200 example sentences. The final system is a proof of
concept that the generation of evidence tables can be semi-automated,
representing a step towards fully automating systematic reviews.
- Abstract（参考訳）: エビデンスに基づく医療は、医療専門家が意思決定において最善の証拠を参照する行為であり、現代の医療の基礎を形成している。
しかし、これは労働集約的な体系的レビューに依存しており、ドメインの専門家は、主にランダム化比較試験(RCT)の結果を含む何千もの出版物から情報を収集して抽出しなければならない。
本稿では、2つの言語処理タスクにまたがる問題を分解してエビデンステーブルの自動生成について検討する。薬物名などのテキスト内のキーエンティティを識別する \textit{name entity recognition} と、それらを順序づけられたタプルに分割する関係をマッピングする \textit{relation extract} である。
本稿では,研究成果を報告するRCT要約文の自動集計に注目した。
2つのディープニューラルネットワークモデルは、トランスファー学習とトランスフォーマーに基づく言語表現の原則を用いて、統合抽出パイプラインの一部として開発された。
これらのモデルの訓練とテストのために、6つの病域から600近い結果文を含む新しい金標準コーパスが開発された。
本手法は,複数の自然言語処理タスクや疾患領域に対して良好に機能すると共に,訓練中にみられない疾患領域への一般化を図った。
さらに、これらの結果は、200の例文でモデルをトレーニングすることで達成可能であることを示す。
最終システムは、エビデンステーブルの生成を半自動化できるという概念の証明であり、体系的なレビューを完全に自動化するためのステップを表している。
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