論文の概要: Deeper Clinical Document Understanding Using Relation Extraction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.13259v1
- Date: Sat, 25 Dec 2021 17:14:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-12-29 07:40:09.713019
- Title: Deeper Clinical Document Understanding Using Relation Extraction
- Title(参考訳): 関係抽出を用いた臨床文書理解の深化
- Authors: Hasham Ul Haq, Veysel Kocaman, David Talby
- Abstract要約: 名前付きエンティティ認識(NER)と関係抽出(RE)モデルからなるテキストマイニングフレームワークを提案する。
我々は2つの新しいREモデルアーキテクチャを導入し、BioBERTをベースとした精度最適化アーキテクチャと、フル接続ニューラルネットワーク(FCNN)上のクラフト機能を活用した速度最適化アーキテクチャを紹介した。
本稿では,この枠組みの実践的応用として,バイオメディカル知識グラフの構築と臨床コードへの実体マッピングの精度向上について述べる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The surging amount of biomedical literature & digital clinical records
presents a growing need for text mining techniques that can not only identify
but also semantically relate entities in unstructured data. In this paper we
propose a text mining framework comprising of Named Entity Recognition (NER)
and Relation Extraction (RE) models, which expands on previous work in three
main ways. First, we introduce two new RE model architectures -- an
accuracy-optimized one based on BioBERT and a speed-optimized one utilizing
crafted features over a Fully Connected Neural Network (FCNN). Second, we
evaluate both models on public benchmark datasets and obtain new
state-of-the-art F1 scores on the 2012 i2b2 Clinical Temporal Relations
challenge (F1 of 73.6, +1.2% over the previous SOTA), the 2010 i2b2 Clinical
Relations challenge (F1 of 69.1, +1.2%), the 2019 Phenotype-Gene Relations
dataset (F1 of 87.9, +8.5%), the 2012 Adverse Drug Events Drug-Reaction dataset
(F1 of 90.0, +6.3%), and the 2018 n2c2 Posology Relations dataset (F1 of 96.7,
+0.6%). Third, we show two practical applications of this framework -- for
building a biomedical knowledge graph and for improving the accuracy of mapping
entities to clinical codes. The system is built using the Spark NLP library
which provides a production-grade, natively scalable, hardware-optimized,
trainable & tunable NLP framework.
- Abstract(参考訳): バイオメディカル文献とデジタル臨床記録の急増はテキストマイニング技術の必要性を高めており、非構造化データの実体を識別するだけでなく意味的に関連付けることもできる。
本稿では,先行研究を3つの方法で拡張した名前付きエンティティ認識(ner)と関係抽出(re)モデルからなるテキストマイニングフレームワークを提案する。
まず,BioBERTに基づく精度最適化アーキテクチャと,FCNN(Fully Connected Neural Network)上のクラフト機能を活用した速度最適化アーキテクチャの2つを紹介する。
第2に,2012年i2b2臨床時間関係チャレンジ(f1:73.6, +1.2%, 2010年i2b2臨床関係チャレンジ(f1: 69.1, +1.2%), 2019年表現型遺伝子関係データセット(f1: 87.9, +8.5%), 2012年有害薬物事象薬物反応データセット(f1: 90.0, +6.3%), 2018年n2c2ポソロジー関連データセット(96.7, +0.6%)の2つのモデルを評価した。
第3に,生物医学的知識グラフの構築と臨床コードへのエンティティマッピングの精度向上という,このフレームワークの2つの実践的応用例を示す。
システムはSpark NLPライブラリを使用して構築されており、プロダクショングレード、ネイティブにスケーラブル、ハードウェア最適化、トレーニング可能、チューニング可能なNLPフレームワークを提供する。
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