論文の概要: Radiology Text Analysis System (RadText): Architecture and Evaluation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.09599v1
- Date: Sat, 19 Mar 2022 17:16:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-04-24 16:41:26.823251
- Title: Radiology Text Analysis System (RadText): Architecture and Evaluation
- Title（参考訳）: 放射線テキスト解析システム(radtext: architecture and evaluation)
- Authors: Song Wang, Mingquan Lin, Ying Ding, George Shih, Zhiyong Lu, Yifan
Peng
- Abstract要約: RadText(ラッドテキスト)は、Pythonが開発したオープンソースの放射線学テキスト分析システムである。
識別の解除、セクション分割、文分割、単語のトークン化など、使いやすいテキスト分析パイプラインを提供する。
生のテキスト処理とローカル処理をサポートし、ユーザビリティの向上とデータプライバシの向上を実現している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.051601364891418
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Analyzing radiology reports is a time-consuming and error-prone task, which
raises the need for an efficient automated radiology report analysis system to
alleviate the workloads of radiologists and encourage precise diagnosis. In
this work, we present RadText, an open-source radiology text analysis system
developed by Python. RadText offers an easy-to-use text analysis pipeline,
including de-identification, section segmentation, sentence split and word
tokenization, named entity recognition, parsing, and negation detection.
RadText features a flexible modular design, provides a hybrid text processing
schema, and supports raw text processing and local processing, which enables
better usability and improved data privacy. RadText adopts BioC as the unified
interface, and also standardizes the input / output into a structured
representation compatible with Observational Medical Outcomes Partnership
(OMOP) Common Data Model (CDM). This allows for a more systematic approach to
observational research across multiple, disparate data sources. We evaluated
RadText on the MIMIC-CXR dataset, with five new disease labels we annotated for
this work. RadText demonstrates highly accurate classification performances,
with an average precision of, a recall of 0.94, and an F-1 score of 0.92. We
have made our code, documentation, examples, and the test set available at
https://github.com/bionlplab/radtext .
- Abstract（参考訳）: 放射線学報告の分析は時間と誤差の伴う作業であり、放射線科医の作業の軽減と正確な診断を促進するための効率的な自動放射線学レポート分析システムの必要性が高まっている。
本稿では,python が開発したオープンソースの放射線分析システム radtext を提案する。
RadTextは、非識別、セクションセグメンテーション、文分割、単語トークン化、名前付きエンティティ認識、解析、否定検出など、使いやすいテキスト分析パイプラインを提供する。
radtextは柔軟なモジュラ設計を備え、ハイブリッドなテキスト処理スキーマを提供し、生のテキスト処理とローカル処理をサポートし、ユーザビリティとデータプライバシの向上を可能にする。
RadTextはBioCを統一インターフェースとして採用し、入力/出力を観測医療成果パートナーシップ(OMOP)共通データモデル(CDM)と互換性のある構造化表現に標準化する。
これにより、複数の異なるデータソースにまたがる観測研究へのより体系的なアプローチが可能になる。
我々はMIMIC-CXRデータセット上でRadTextを評価し,本研究にアノテートした5つの新しい病気ラベルを作成した。
RadTextは精度の高い分類性能を示し、平均精度は0.94、F-1スコアは0.92である。
私たちはコード、ドキュメンテーション、例、そしてテストセットをhttps://github.com/bionlplab/radtext で公開しました。
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