論文の概要: Predicting Clinical Intent from Free Text Electronic Health Records

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.09594v1
• Date: Fri, 25 Mar 2022 04:27:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-24 16:43:08.982592
• Title: Predicting Clinical Intent from Free Text Electronic Health Records
• Title（参考訳）: フリーテキスト電子健康記録から臨床意図を予測する
• Authors: Kawsar Noor, Katherine Smith, Julia Bennett, Jade OConnell, Jessica Fisk, Monika Hunt, Gary Philippo, Teresa Xu, Simon Knight, Luis Romao, Richard JB Dobson, Wai Keong Wong
• Abstract要約: 我々は、臨床ノートから患者をフォローアップしようとする臨床医の意図を検出するために、機械学習モデルを訓練する。 アノテーションは22種類の臨床意図を体系的に同定し,3000の臨床記録を付加した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.407353711420837
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: After a patient consultation, a clinician determines the steps in the management of the patient. A clinician may for example request to see the patient again or refer them to a specialist. Whilst most clinicians will record their intent as "next steps" in the patient's clinical notes, in some cases the clinician may forget to indicate their intent as an order or request, e.g. failure to place the follow-up order. This consequently results in patients becoming lost-to-follow up and may in some cases lead to adverse consequences. In this paper we train a machine learning model to detect a clinician's intent to follow up with a patient from the patient's clinical notes. Annotators systematically identified 22 possible types of clinical intent and annotated 3000 Bariatric clinical notes. The annotation process revealed a class imbalance in the labeled data and we found that there was only sufficient labeled data to train 11 out of the 22 intents. We used the data to train a BERT based multilabel classification model and reported the following average accuracy metrics for all intents: macro-precision: 0.91, macro-recall: 0.90, macro-f1: 0.90.
• Abstract（参考訳）: 患者の相談の後、臨床医は患者の管理のステップを決定する。 例えば、臨床医は再び患者に診察を依頼したり、専門家に紹介したりすることができる。 ほとんどの臨床医は、その意図を患者の臨床ノートに「次のステップ」として記録するが、場合によっては、患者の意図を指示や要求として示すことを忘れてしまうことがある。 その結果、患者は失意から失意に陥り、場合によっては悪影響を及ぼす可能性がある。 本稿では,患者の臨床ノートから患者をフォローアップしようとする臨床医の意図を検出するために,機械学習モデルを訓練する。 アノテーションは22種類の臨床意図を体系的に同定し,3000の臨床記録を付加した。 アノテーション処理によってラベル付きデータのクラス不均衡が明らかになり,22のインテントのうち11のトレーニングに十分なラベル付きデータしか存在しないことが分かった。 このデータをBERTに基づくマルチラベル分類モデルのトレーニングに使用し,マクロ精度:0.91,マクロリコール:0.90,マクロf1:0.90,マクロ精度:0。

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