論文の概要: A Scoping Review of Publicly Available Language Tasks in Clinical Natural Language Processing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.05780v1
• Date: Tue, 7 Dec 2021 22:49:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-19 12:27:43.079981
• Title: A Scoping Review of Publicly Available Language Tasks in Clinical Natural Language Processing
• Title（参考訳）: 臨床自然言語処理における公開言語課題のスコーピングレビュー
• Authors: Yanjun Gao, Dmitriy Dligach, Leslie Christensen, Samuel Tesch, Ryan Laffin, Dongfang Xu, Timothy Miller, Ozlem Uzuner, Matthew M Churpek, Majid Afshar
• Abstract要約: バイオメディカルリサーチとコンピュータサイエンス文献データベースを含む6つのデータベースを検索した。 47のNLPタスクを有する35の論文が2007年から2021年の間に包括的基準を満たした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.966218734325912
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Objective: to provide a scoping review of papers on clinical natural language processing (NLP) tasks that use publicly available electronic health record data from a cohort of patients. Materials and Methods: We searched six databases, including biomedical research and computer science literature database. A round of title/abstract screening and full-text screening were conducted by two reviewers. Our method followed the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analysis (PRISMA) guidelines. Results: A total of 35 papers with 47 clinical NLP tasks met inclusion criteria between 2007 and 2021. We categorized the tasks by the type of NLP problems, including name entity recognition, summarization, and other NLP tasks. Some tasks were introduced with a topic of clinical decision support applications, such as substance abuse, phenotyping, cohort selection for clinical trial. We summarized the tasks by publication and dataset information. Discussion: The breadth of clinical NLP tasks keeps growing as the field of NLP evolves with advancements in language systems. However, gaps exist in divergent interests between general domain NLP community and clinical informatics community, and in generalizability of the data sources. We also identified issues in data selection and preparation including the lack of time-sensitive data, and invalidity of problem size and evaluation. Conclusions: The existing clinical NLP tasks cover a wide range of topics and the field will continue to grow and attract more attention from both general domain NLP and clinical informatics community. We encourage future work to incorporate multi-disciplinary collaboration, reporting transparency, and standardization in data preparation.
• Abstract（参考訳）: 目的:患者のコホートから公開されている電子健康記録データを利用する臨床自然言語処理(NLP)タスクに関する論文のスコーピングレビューを提供する。 Materials and Methods: バイオメディカルリサーチとコンピュータサイエンス文献データベースを含む6つのデータベースを検索した。 2人のレビュアーがタイトル/抽象スクリーニングとフルテキストスクリーニングを行った。 提案手法は,PRISMAガイドライン(Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analysis)に従っている。 結果: 2007年から2021年の間,臨床nlp47タスクを含む35の論文が包括的基準を満たした。 課題は、名前認識、要約、その他のNLPタスクを含む、NLP問題の種類によって分類した。 いくつかの課題は、薬物乱用、表現型化、臨床試験のためのコホート選択など、臨床決定支援の応用について紹介された。 タスクを公開とデータセット情報で要約した。 議論:NLPの分野が言語システムの発展とともに進化するにつれて,臨床NLPタスクの幅が拡大し続けている。 しかし,一般領域のNLPコミュニティと臨床情報化コミュニティの相違や,データソースの一般化性にはギャップが存在する。 また、時間に敏感なデータの欠如や、問題のサイズや評価の無効性など、データ選択と準備の問題点も特定した。 結論: 既存の臨床NLPタスクは幅広いトピックをカバーし, この分野は成長を続け, 一般領域NLPと臨床情報学の双方から注目が集まる。 我々は,複数分野の連携,透明性の報告,データ準備における標準化を今後の研究に組み込むことを奨励する。

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