論文の概要: Distantly supervised end-to-end medical entity extraction from electronic health records with human-level quality

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.10463v1
• Date: Tue, 25 Jan 2022 17:04:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-26 14:03:55.442480
• Title: Distantly supervised end-to-end medical entity extraction from electronic health records with human-level quality
• Title（参考訳）: 人的品質を有する電子健康記録からの遠隔管理型エンドツーエンド医療機関抽出
• Authors: Alexander Nesterov and Dmitry Umerenkov
• Abstract要約: 本稿では,電子健康記録(EHR)から医療用脳波を単一段階のマルチラベル分類タスクとして行う新しい手法を提案する。 我々のモデルは、医療知識ベースから自動的に抽出されたターゲットを用いて、遠距離から教師付きでエンドツーエンドに訓練されている。 我々の研究は、十分な量の未ラベルのEHRと医療知識ベースが利用できることを考えると、人間の監督なく、人的品質で、医療機関の抽出をエンドツーエンドで行えることを実証している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 77.34726150561087
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Medical entity extraction (EE) is a standard procedure used as a first stage in medical texts processing. Usually Medical EE is a two-step process: named entity recognition (NER) and named entity normalization (NEN). We propose a novel method of doing medical EE from electronic health records (EHR) as a single-step multi-label classification task by fine-tuning a transformer model pretrained on a large EHR dataset. Our model is trained end-to-end in an distantly supervised manner using targets automatically extracted from medical knowledge base. We show that our model learns to generalize for entities that are present frequently enough, achieving human-level classification quality for most frequent entities. Our work demonstrates that medical entity extraction can be done end-to-end without human supervision and with human quality given the availability of a large enough amount of unlabeled EHR and a medical knowledge base.
• Abstract（参考訳）: 医療エンティティ抽出(EE)は、医療テキスト処理の第1段階として使用される標準手順である。 通常、医療用eeは、エンティティ認識(ner)とエンティティ正規化(nen)の2段階のプロセスである。 本稿では,ehrデータセット上で事前学習したトランスフォーマーモデルを微調整することにより,電子健康記録(ehr)から医療用ehrを単段マルチラベル分類タスクとして行う新しい方法を提案する。 我々のモデルは、医療知識ベースから自動的に抽出されたターゲットを用いて、遠方から遠方まで訓練される。 また,本モデルでは,頻繁なエンティティを一般化し,最も頻繁なエンティティに対して人間レベルの分類品質を実現する。 我々の研究は、十分な量の未ラベルのEHRと医療知識ベースが利用できることを考えると、人間の監督なく、人的品質で、医療機関の抽出をエンドツーエンドで行うことができることを示す。

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