論文の概要: A Biomedical Pipeline to Detect Clinical and Non-Clinical Named Entities

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.00876v1
• Date: Sat, 2 Jul 2022 16:30:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-07 09:47:50.017913
• Title: A Biomedical Pipeline to Detect Clinical and Non-Clinical Named Entities
• Title（参考訳）: 臨床・非臨床診断のためのバイオメディカルパイプライン
• Authors: Shaina Raza and Brian Schwartz
• Abstract要約: 本稿では,標準的なもの以外の多くの生物医学的実体を認識できる機械学習パイプラインを提案する。 このパイプラインはまた、前処理、トークン化、マッピング埋め込みルックアップ、名前付きエンティティ認識タスクといったステージで構成されている。 新型コロナウイルスの症例報告をキュレートして準備する新たなデータセットを提示する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: There are a few challenges related to the task of biomedical named entity recognition, which are: the existing methods consider a fewer number of biomedical entities (e.g., disease, symptom, proteins, genes); and these methods do not consider the social determinants of health (age, gender, employment, race), which are the non-medical factors related to patients' health. We propose a machine learning pipeline that improves on previous efforts in the following ways: first, it recognizes many biomedical entity types other than the standard ones; second, it considers non-clinical factors related to patient's health. This pipeline also consists of stages, such as preprocessing, tokenization, mapping embedding lookup and named entity recognition task to extract biomedical named entities from the free texts. We present a new dataset that we prepare by curating the COVID-19 case reports. The proposed approach outperforms the baseline methods on five benchmark datasets with macro-and micro-average F1 scores around 90, as well as our dataset with a macro-and micro-average F1 score of 95.25 and 93.18 respectively.
• Abstract（参考訳）: 既存の方法は、生体医学的な実体(例えば、疾患、症状、タンパク質、遺伝子)の数が少ないことを考慮し、これらの方法は、患者の健康に関連する非医療的要因である健康(年齢、性別、雇用、人種)の社会的決定要因を考慮しない。 本稿では,従来の取り組みを改善する機械学習パイプラインを提案する。第1に,標準的なもの以外の多くのバイオメディカルエンティティタイプを認識し,第2に,患者の健康に関連する非臨床要因を考察する。 このパイプラインはまた、プリプロセッシング、トークン化、埋め込みルックアップのマッピング、名前付きエンティティ認識タスクといったステージで構成され、フリーテキストから生体医学上の名前付きエンティティを抽出する。 新型コロナウイルスの症例報告をキュレートして準備する新たなデータセットを提示する。 提案手法は、マクロおよびマイクロ平均F1スコアの5つのベンチマークデータセットと、マクロおよびマイクロ平均F1スコアの95.25と93.18のデータセットのベースライン手法より優れている。

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