論文の概要: Filter Drug-induced Liver Injury Literature with Natural Language Processing and Ensemble Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.11015v1
• Date: Wed, 9 Mar 2022 23:53:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-27 11:32:12.865497
• Title: Filter Drug-induced Liver Injury Literature with Natural Language Processing and Ensemble Learning
• Title（参考訳）: 自然言語処理とアンサンブル学習を用いたフィルター薬物による肝障害文学
• Authors: Xianghao Zhan, Fanjin Wang, Olivier Gevaert
• Abstract要約: 薬物性肝障害 (DILI) は、肝臓を損傷する薬物の副作用である。 重度DILI症例では肝不全や死亡などの生命予後も報告された。 過去の出版物からのデータ抽出は手動ラベリングに大きく依存している。 バイオメディカルテキストの自動処理を可能にする人工知能の最近の進歩
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Drug-induced liver injury (DILI) describes the adverse effects of drugs that damage liver. Life-threatening results including liver failure or death were also reported in severe DILI cases. Therefore, DILI-related events are strictly monitored for all approved drugs and the liver toxicity became important assessments for new drug candidates. These DILI-related reports are documented in hospital records, in clinical trial results, and also in research papers that contain preliminary in vitro and in vivo experiments. Conventionally, data extraction from previous publications relies heavily on resource-demanding manual labelling, which considerably decreased the efficiency of the information extraction process. The recent development of artificial intelligence, particularly, the rise of natural language processing (NLP) techniques, enabled the automatic processing of biomedical texts. In this study, based on around 28,000 papers (titles and abstracts) provided by the Critical Assessment of Massive Data Analysis (CAMDA) challenge, we benchmarked model performances on filtering out DILI literature. Among four word vectorization techniques, the model using term frequency-inverse document frequency (TF-IDF) and logistic regression outperformed others with an accuracy of 0.957 with our in-house test set. Furthermore, an ensemble model with similar overall performances was implemented and was fine-tuned to lower the false-negative cases to avoid neglecting potential DILI reports. The ensemble model achieved a high accuracy of 0.954 and an F1 score of 0.955 in the hold-out validation data provided by the CAMDA committee. Moreover, important words in positive/negative predictions were identified via model interpretation. Overall, the ensemble model reached satisfactory classification results, which can be further used by researchers to rapidly filter DILI-related literature.
• Abstract（参考訳）: 薬物性肝障害 (DILI) は、肝臓を損傷する薬物の副作用である。 重度DILI症例では肝不全や死亡などの生命予後も報告された。 したがって、DILI関連事象は承認されたすべての薬物に対して厳格に監視され、肝毒性は新しい薬物候補にとって重要な評価基準となった。 これらのDILI関連報告は、病院の記録、臨床試験の結果、およびin vitroおよびin vivoの実験を含む研究論文に記録されている。 従来、過去の出版物からのデータ抽出は、情報抽出の効率を大幅に低下させるリソース要求のマニュアルラベリングに大きく依存していた。 近年の人工知能、特に自然言語処理(NLP)技術の発展により、バイオメディカルテキストの自動処理が可能になった。 本研究では,camda(massive data analysis)チャレンジの批判的評価から得られた約28,000の論文(タイトルと要約)に基づいて,dili文献のフィルタリングによるモデル性能のベンチマークを行った。 4つの単語ベクトル化手法のうち,TF-IDFとロジスティック回帰を用いたモデルでは,社内テストセットで0.957の精度で性能が向上した。 さらに、同様の全体的な性能を持つアンサンブルモデルが実装され、潜在的なdiliレポートの無視を避けるために偽陰性症例を小さくするために微調整された。 CAMDA委員会によって提供されたホールドアウト検証データにおいて,アンサンブルモデルの精度は0.954,F1スコアは0.955であった。 さらに, 肯定的/否定的予測における重要な単語をモデル解釈により同定した。 全体として、アンサンブルモデルは十分な分類結果に達し、研究者はDILI関連の文献を迅速にフィルタリングすることができる。

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