論文の概要: The Leaf Clinical Trials Corpus: a new resource for query generation from clinical trial eligibility criteria

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.13757v1
• Date: Wed, 27 Jul 2022 19:22:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-29 12:23:58.218987
• Title: The Leaf Clinical Trials Corpus: a new resource for query generation from clinical trial eligibility criteria
• Title（参考訳）: Leaf Clinical Trials Corpus: 臨床治験適格基準に基づくクエリ生成のための新しいリソース
• Authors: Nicholas J Dobbins, Tony Mullen, Ozlem Uzuner, Meliha Yetisgen
• Abstract要約: 本報告では,1000以上の臨床治験適性基準を記載した人称コーパスであるLeaf Clinical Trials (LCT) corpusを紹介する。 スキーマ、アノテーションプロセス、コーパスの品質、統計の詳細を提供します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7205106391379026
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Identifying cohorts of patients based on eligibility criteria such as medical conditions, procedures, and medication use is critical to recruitment for clinical trials. Such criteria are often most naturally described in free-text, using language familiar to clinicians and researchers. In order to identify potential participants at scale, these criteria must first be translated into queries on clinical databases, which can be labor-intensive and error-prone. Natural language processing (NLP) methods offer a potential means of such conversion into database queries automatically. However they must first be trained and evaluated using corpora which capture clinical trials criteria in sufficient detail. In this paper, we introduce the Leaf Clinical Trials (LCT) corpus, a human-annotated corpus of over 1,000 clinical trial eligibility criteria descriptions using highly granular structured labels capturing a range of biomedical phenomena. We provide details of our schema, annotation process, corpus quality, and statistics. Additionally, we present baseline information extraction results on this corpus as benchmarks for future work.
• Abstract（参考訳）: 医療条件, 処置, 薬物使用などの適格基準に基づいて患者のコホートを同定することは, 臨床治験における採用に不可欠である。 このような基準はしばしば、臨床医や研究者に慣れ親しんだ言語を用いて、自由テキストで記述される。 潜在的な参加者を大規模に特定するためには、これらの基準をまず臨床データベース上のクエリに翻訳する必要がある。 自然言語処理(NLP)手法はデータベースクエリに変換する潜在的な手段を提供する。 しかし、まず臨床治験基準を十分に詳細に捉えたコーパスを用いて、訓練と評価をしなければならない。 本稿では,多種多様な生体医学現象を捉えた高粒度構造ラベルを用いて,1000以上の治験適性基準記述の人間注釈コーパスであるleaf clinical trial (lct) corpusを提案する。 スキーマ、アノテーションプロセス、コーパスの品質、統計の詳細を提供します。 さらに,このコーパスのベースライン情報抽出結果を将来の研究のベンチマークとして提示する。

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