論文の概要: Adverse Childhood Experiences Identification from Clinical Notes with Ontologies and NLP

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.11466v1
• Date: Wed, 24 Aug 2022 12:17:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-25 12:12:22.815751
• Title: Adverse Childhood Experiences Identification from Clinical Notes with Ontologies and NLP
• Title（参考訳）: オントロジーとNLPを併用した臨床ノートからの逆児期体験の同定
• Authors: Jinge Wu, Rowena Smith, Honghan Wu
• Abstract要約: 我々はNLP技術を用いて臨床ノートからACEを抽出するツールを開発している。 これにより、ACEとその後の精神疾患の進展との関係の証拠を明らかにするためのさらなる研究が可能になる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0349800230036503
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Adverse Childhood Experiences (ACEs) are defined as a collection of highly stressful, and potentially traumatic, events or circumstances that occur throughout childhood and/or adolescence. They have been shown to be associated with increased risks of mental health diseases or other abnormal behaviours in later lives. However, the identification of ACEs from free-text Electronic Health Records (EHRs) with Natural Language Processing (NLP) is challenging because (a) there is no NLP ready ACE ontologies; (b) there are limited cases available for machine learning, necessitating the data annotation from clinical experts. We are currently developing a tool that would use NLP techniques to assist us in surfacing ACEs from clinical notes. This will enable us further research in identifying evidence of the relationship between ACEs and the subsequent developments of mental illness (e.g., addictions) in large-scale and longitudinal free-text EHRs, which has previously not been possible.
• Abstract（参考訳）: 逆育児体験 (ACEs) は、小児期および青年期を通じて起こる、非常にストレスがあり、潜在的にトラウマ的な出来事や状況の集合として定義される。 それらは、後年の精神疾患やその他の異常な行動のリスクの増加と関連していることが示されている。 しかし、自然言語処理(NLP)による自由テキスト電子健康記録(EHR)からのACEの識別は困難である。 (a) NLP 対応ACE オントロジーは存在しない。 (b) 臨床専門家からのデータアノテーションを必要とする機械学習のケースは限られている。 現在我々はNLP技術を使って臨床ノートからACEを抽出するツールを開発している。 これにより、ACEとその後の精神疾患(例えば、中毒)の関連性を示す証拠を、これまで不可能であった大規模かつ長手な自由テキスト EHR で特定することが可能になる。

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