論文の概要: Leveraging Contextual Relatedness to Identify Suicide Documentation in
Clinical Notes through Zero Shot Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.03531v1
- Date: Mon, 9 Jan 2023 17:26:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-10 15:37:35.255221
- Title: Leveraging Contextual Relatedness to Identify Suicide Documentation in
Clinical Notes through Zero Shot Learning
- Title（参考訳）: ゼロショット学習による臨床ノートにおける自殺文書同定のための文脈関連性活用
- Authors: Terri Elizabeth Workman, Joseph L. Goulet, Cynthia A. Brandt, Allison
R. Warren, Jacob Eleazer, Melissa Skanderson, Luke Lindemann, John R.
Blosnich, John O Leary, Qing Zeng Treitler
- Abstract要約: 本稿では,ゼロショット学習を通じて,このデータ空間の問題に対処することにより,臨床ノートの自殺を識別する新しい手法について述べる。
深層ニューラルネットワークは、トレーニング文書の内容を意味空間にマッピングすることで訓練された。
この手法は0.90の確率閾値を適用し、自殺を記録したICD 10 CMコードと関係のないメモを94%の精度で特定した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.57098973963918
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Identifying suicidality including suicidal ideation, attempts, and risk
factors in electronic health record data in clinical notes is difficult. A
major difficulty is the lack of training samples given the small number of true
positive instances among the increasingly large number of patients being
screened. This paper describes a novel methodology that identifies suicidality
in clinical notes by addressing this data sparsity issue through zero-shot
learning. U.S. Veterans Affairs clinical notes served as data. The training
dataset label was determined using diagnostic codes of suicide attempt and
self-harm. A base string associated with the target label of suicidality was
used to provide auxiliary information by narrowing the positive training cases
to those containing the base string. A deep neural network was trained by
mapping the training documents contents to a semantic space. For comparison, we
trained another deep neural network using the identical training dataset labels
and bag-of-words features. The zero shot learning model outperformed the
baseline model in terms of AUC, sensitivity, specificity, and positive
predictive value at multiple probability thresholds. In applying a 0.90
probability threshold, the methodology identified notes not associated with a
relevant ICD 10 CM code that documented suicidality, with 94 percent accuracy.
This new method can effectively identify suicidality without requiring manual
annotation.
- Abstract（参考訳）: 臨床ノートにおける電子健康記録データにおける自殺思想,試み,リスク要因などの自殺の特定は困難である。
大きな困難は、スクリーニングされる患者が増えている中で、少数の真の陽性例を考えると、トレーニングサンプルの欠如である。
本稿では,ゼロショット学習を通じて,このデータ空間の問題に対処することにより,臨床ノートの自殺を識別する新しい手法について述べる。
アメリカ退役軍人の臨床記録がデータとなった。
訓練データセットラベルは自殺未遂と自傷の診断符号を用いて決定された。
正のトレーニングケースをそのベースストリングを含むものに狭めることで補助情報を提供するために, 目標のsicidalityラベルに関連付けられたベースストリングを用いた。
トレーニング文書の内容と意味空間をマッピングして,ディープニューラルネットワークを訓練した。
比較のために、同じトレーニングデータセットラベルとback-of-words機能を使用して、別のディープニューラルネットワークをトレーニングした。
ゼロショット学習モデルは、AUC、感度、特異性、正の予測値を複数の確率閾値で比較し、ベースラインモデルを上回った。
この手法は0.90の確率閾値を適用し、自殺率を94%の精度で記録したICD 10 CMコードと関係のないメモを特定した。
本手法は手動のアノテーションを必要とせずに自殺を効果的に識別できる。
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