論文の概要: Medical Coding with Biomedical Transformer Ensembles and Zero/Few-shot Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.02662v1
• Date: Sun, 1 May 2022 22:49:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-14 23:10:17.936797
• Title: Medical Coding with Biomedical Transformer Ensembles and Zero/Few-shot Learning
• Title（参考訳）: バイオメディカルトランスを用いた医療符号化とゼロショット学習
• Authors: Angelo Ziletti, Alan Akbik, Christoph Berns, Thomas Herold, Marion Legler, Martina Viell
• Abstract要約: 医用符号化(MC)は、信頼性の高いデータ検索とレポートに必須の前提条件である。 我々は、従来のBERTに基づく分類と最近のゼロ/ファウショット学習手法(TARS)を組み合わせたxTARSという新しいアプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.857247558624978
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Medical coding (MC) is an essential pre-requisite for reliable data retrieval and reporting. Given a free-text reported term (RT) such as "pain of right thigh to the knee", the task is to identify the matching lowest-level term (LLT) - in this case "unilateral leg pain" - from a very large and continuously growing repository of standardized medical terms. However, automating this task is challenging due to a large number of LLT codes (as of writing over 80,000), limited availability of training data for long tail/emerging classes, and the general high accuracy demands of the medical domain. With this paper, we introduce the MC task, discuss its challenges, and present a novel approach called xTARS that combines traditional BERT-based classification with a recent zero/few-shot learning approach (TARS). We present extensive experiments that show that our combined approach outperforms strong baselines, especially in the few-shot regime. The approach is developed and deployed at Bayer, live since November 2021. As we believe our approach potentially promising beyond MC, and to ensure reproducibility, we release the code to the research community.
• Abstract（参考訳）: 医療符号化 (mc) は信頼性の高いデータ検索と報告に必須の前提条件である。 右大腿の膝への痛み」のような自由文語(RT)が与えられた場合、その課題は、標準化された医療用語の非常に大きく連続的に成長しているリポジトリから、一致した下肢の痛み(LLT)を識別することである。 しかし、このタスクの自動化は、多数のLLTコード(8万以上の書き込み)、長い尾/新興クラスのトレーニングデータの可用性の制限、医療領域の一般的な高精度な要求のために困難である。 本稿では,mcタスクを紹介し,その課題について議論し,従来のbertに基づく分類と最近のzero/few-shot learningアプローチ(tars)を組み合わせたxtarsと呼ばれる新しいアプローチを提案する。 本研究は,特に数発体制において,我々の組み合わせによるアプローチが強いベースラインよりも優れていることを示す広範な実験である。 このアプローチは2021年11月からバイエルで開発および展開が続けられている。 当社のアプローチがmcを超える可能性を秘めており、再現性を確保するため、コードを研究コミュニティにリリースしています。

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