論文の概要: Unsupervised extraction, labelling and clustering of segments from clinical notes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.11799v1
• Date: Mon, 21 Nov 2022 19:05:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-23 17:25:23.471952
• Title: Unsupervised extraction, labelling and clustering of segments from clinical notes
• Title（参考訳）: 臨床ノートからのセグメントの無監督抽出・ラベリング・クラスタリング
• Authors: Petr Zelina, Jana Hal\'amkov\'a, V\'it Nov\'a\v{c}ek
• Abstract要約: この研究は、未表現言語における構造化されていない臨床ノートから、正確で教師なしの情報抽出ツールが不足していることに動機づけられている。 患者個人記録の要約や統合など,幅広い下流業務にステップストーンを導入する。 本研究は, チェコの乳がん患者のデータセットを用いて, 臨床ノートから意味的ラベル付きテキストセグメントを非教師的に抽出し, 検査する手法である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: This work is motivated by the scarcity of tools for accurate, unsupervised information extraction from unstructured clinical notes in computationally underrepresented languages, such as Czech. We introduce a stepping stone to a broad array of downstream tasks such as summarisation or integration of individual patient records, extraction of structured information for national cancer registry reporting or building of semi-structured semantic patient representations for computing patient embeddings. More specifically, we present a method for unsupervised extraction of semantically-labelled textual segments from clinical notes and test it out on a dataset of Czech breast cancer patients, provided by Masaryk Memorial Cancer Institute (the largest Czech hospital specialising in oncology). Our goal was to extract, classify (i.e. label) and cluster segments of the free-text notes that correspond to specific clinical features (e.g., family background, comorbidities or toxicities). The presented results demonstrate the practical relevance of the proposed approach for building more sophisticated extraction and analytical pipelines deployed on Czech clinical notes.
• Abstract（参考訳）: この研究は、チェコ語のような計算に乏しい言語における非構造化臨床ノートからの正確で教師なしの情報抽出のためのツールの不足に動機づけられている。 個別の患者記録の要約や統合、国立がん登録簿の報告のための構造化情報抽出、患者埋め込みを計算するための半構造化セマンティック患者表現の構築など、下流の幅広いタスクへのステップストーンを導入する。 より具体的には,Machryk Memorial Cancer Institute (チェコ最大の腫瘍専門病院) が提供したチェコの乳がん患者のデータセットを用いて,臨床ノートから意味論的にラップされたテキストセグメントを非教師的抽出する方法を提案する。 我々の目標は、特定の臨床特徴(例えば、家族の背景、共生性、毒性)に対応するフリーテキストノートの抽出、分類(ラベル)およびクラスタセグメントを作ることであった。 チェコの臨床ノートに展開されたより洗練された抽出パイプラインと分析パイプラインを構築するための提案手法の実践的妥当性を示す。

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