論文の概要: A Novel Approach for Pill-Prescription Matching with GNN Assistance and Contrastive Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.01152v1
• Date: Fri, 2 Sep 2022 16:18:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-05 12:31:45.997928
• Title: A Novel Approach for Pill-Prescription Matching with GNN Assistance and Contrastive Learning
• Title（参考訳）: GNN支援とコントラスト学習によるPill-Prescription Matchingの新しい手法
• Authors: Trung Thanh Nguyen, Hoang Dang Nguyen, Thanh Hung Nguyen, Huy Hieu Pham, Ichiro Ide, Phi Le Nguyen
• Abstract要約: モバイル画像から薬の処方を正しく識別するシステムを開発した。 PIMAはグラフニューラルネットワーク(GNN)とコントラスト学習を用いた新しいアプローチである。 PIMAは、他のベースラインと比較して精度を19.09%から46.95%に改善している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.226781755452289
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Medication mistaking is one of the risks that can result in unpredictable consequences for patients. To mitigate this risk, we develop an automatic system that correctly identifies pill-prescription from mobile images. Specifically, we define a so-called pill-prescription matching task, which attempts to match the images of the pills taken with the pills' names in the prescription. We then propose PIMA, a novel approach using Graph Neural Network (GNN) and contrastive learning to address the targeted problem. In particular, GNN is used to learn the spatial correlation between the text boxes in the prescription and thereby highlight the text boxes carrying the pill names. In addition, contrastive learning is employed to facilitate the modeling of cross-modal similarity between textual representations of pill names and visual representations of pill images. We conducted extensive experiments and demonstrated that PIMA outperforms baseline models on a real-world dataset of pill and prescription images that we constructed. Specifically, PIMA improves the accuracy from 19.09% to 46.95% compared to other baselines. We believe our work can open up new opportunities to build new clinical applications and improve medication safety and patient care.
• Abstract（参考訳）: 医薬品の誤用は、患者にとって予測不能な結果をもたらすリスクの1つだ。 このリスクを軽減するために,モバイル画像から薬の処方を正しく識別する自動システムを開発した。 具体的には,錠剤と処方薬の名前の一致を図示する「錠剤規範マッチングタスク」を定義した。 次に,グラフニューラルネットワーク(GNN)とコントラスト学習を用いた新しいアプローチであるPIMAを提案する。 特に、GNNは処方薬中のテキストボックス間の空間的相関を学習し、薬名を持つテキストボックスをハイライトするために使用される。 さらに、ピル名のテキスト表現とピル画像の視覚表現の相互類似性のモデル化を容易にするために、コントラスト学習を用いる。 PIMAが構築したピルと処方薬の画像の実際のデータセット上で,ベースラインモデルより優れていることを示した。 具体的には、PIMAは他のベースラインに比べて19.09%から46.95%に精度を向上する。 我々の研究は、新しい臨床応用を構築し、医薬品の安全性と患者医療を改善する新しい機会を開くことができると信じている。

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