論文の概要: Automated Identification of Eviction Status from Electronic Health Record Notes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.02762v1
• Date: Tue, 6 Dec 2022 05:25:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-07 16:32:39.971617
• Title: Automated Identification of Eviction Status from Electronic Health Record Notes
• Title（参考訳）: 電子カルテノートからのエビテーション状態の自動同定
• Authors: Zonghai Yao and Jack Tsai and Weisong Liu and David A. Levy and Emily Druhl and Joel I Reisman and Hong Yu
• Abstract要約: 犯罪は失業、ホームレス、長期の貧困、メンタルヘルス問題につながる負の出来事のカスケードに関与している。 我々は,電子カルテノートから退避事故とその属性を自動的に検出する自然言語処理システムを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.637181708437528
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Objective: Evictions are involved in a cascade of negative events that can lead to unemployment, homelessness, long-term poverty, and mental health problems. In this study, we developed a natural language processing system to automatically detect eviction incidences and their attributes from electronic health record (EHR) notes. Materials and Methods: We annotated eviction status in 5000 EHR notes from the Veterans Health Administration. We developed a novel model, called Knowledge Injection based on Ripple Effects of Social and Behavioral Determinants of Health (KIRESH), that has shown to substantially outperform other state-of-the-art models such as fine-tuning pre-trained language models like BioBERT and Bio_ClinicalBERT. Moreover, we designed a prompt to further improve the model performance by using the intrinsic connection between the two sub-tasks of eviction presence and period prediction. Finally, we used the Temperature Scaling-based Calibration on our KIRESH-Prompt method to avoid over-confidence issues arising from the imbalance dataset. Results: KIRESH-Prompt achieved a Macro-F1 of 0.6273 (presence) and 0.7115 (period), which was significantly higher than 0.5382 (presence) and 0.67167 (period) for just fine-tuning Bio_ClinicalBERT model. Conclusion and Future Work: KIRESH-Prompt has substantially improved eviction status classification. In future work, we will evaluate the generalizability of the model framework to other applications.
• Abstract（参考訳）: 目的:退院は、失業、ホームレス、長期的貧困、精神的な健康問題につながる一連のネガティブな出来事に関与している。 本研究では,電子健康記録(EHR)ノートから放射発生とその属性を自動的に検出する自然言語処理システムを開発した。 資料と方法:我々は退役軍人健康管理局の5000 ehrノートに退院ステータスを付記した。 我々は、BioBERTやBio_ClinicalBERTのような微調整済み言語モデルなど、他の最先端のモデルよりも大幅に優れていることを示す、社会的および行動決定因子のリップル効果に基づく知識注入(KIRESH)と呼ばれる新しいモデルを開発した。 さらに, エヴィクションの存在と周期予測の2つのサブタスク間の本質的接続を用いて, モデル性能をさらに向上させるプロンプトを設計した。 最後に,kiresh-prompt法における温度スケーリングに基づくキャリブレーションを用いて,不均衡データセットから発生する過信問題を回避する。 結果: kiresh-prompt は 0.6273 (presence) と 0.7115 ( period) のマクロf1 を達成し, 微調整bio_clinicalbert モデルでは 0.5382 (presence) と 0.67167 ( period) を大きく上回った。 結論と今後の課題:KIRESH-Promptは退行ステータス分類を大幅に改善した。 今後の研究で、モデルフレームワークの他のアプリケーションへの一般化性を評価する。

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