論文の概要: Progress Note Understanding -- Assessment and Plan Reasoning: Overview
of the 2022 N2C2 Track 3 Shared Task
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.08038v1
- Date: Tue, 14 Mar 2023 16:17:55 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-15 14:17:29.829083
- Title: Progress Note Understanding -- Assessment and Plan Reasoning: Overview
of the 2022 N2C2 Track 3 Shared Task
- Title（参考訳）: 進捗ノート理解-評価と計画推論--2022年N2C2トラック3共有タスクの概要
- Authors: Yanjun Gao, Dmitriy Dligach, Timothy Miller, Matthew M Churpek, Ozlem
Uzuner, Majid Afshar
- Abstract要約: 2022年全国NLP臨床チャレンジ(N2C2)トラック3:進歩ノート理解 - 評価と計画推論について紹介する。
本課題は, 評価部に含まれる患者の総合的状態と, 計画部の各構成成分との関係を, 自動的に因果関係を予測できるNLPシステムの開発と評価を行うことである。
2022 n2c2 Track 3の結果を提示し,データ,評価,参加,システム性能について述べる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.867840482657326
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Daily progress notes are common types in the electronic health record (EHR)
where healthcare providers document the patient's daily progress and treatment
plans. The EHR is designed to document all the care provided to patients, but
it also enables note bloat with extraneous information that distracts from the
diagnoses and treatment plans. Applications of natural language processing
(NLP) in the EHR is a growing field with the majority of methods in information
extraction. Few tasks use NLP methods for downstream diagnostic decision
support. We introduced the 2022 National NLP Clinical Challenge (N2C2) Track 3:
Progress Note Understanding - Assessment and Plan Reasoning as one step towards
a new suite of tasks. The Assessment and Plan Reasoning task focuses on the
most critical components of progress notes, Assessment and Plan subsections
where health problems and diagnoses are contained. The goal of the task was to
develop and evaluate NLP systems that automatically predict causal relations
between the overall status of the patient contained in the Assessment section
and its relation to each component of the Plan section which contains the
diagnoses and treatment plans. The goal of the task was to identify and
prioritize diagnoses as the first steps in diagnostic decision support to find
the most relevant information in long documents like daily progress notes. We
present the results of 2022 n2c2 Track 3 and provide a description of the data,
evaluation, participation and system performance.
- Abstract（参考訳）: EHR(Electronic Health Record)では、医療提供者が患者の日々の進歩と治療計画を文書化している。
EHRは、患者に提供されたすべてのケアを文書化するように設計されていますが、診断や治療計画から逸脱する余計な情報で注意を喚起することができます。
EHRにおける自然言語処理 (NLP) の応用は、情報抽出における手法の多数と共に成長する分野である。
下流診断決定支援にNLPメソッドを使用するタスクはほとんどない。
2022 national nlp clinical challenge (n2c2) track 3: progress note understanding - assessment and plan reasoningを新しいタスクスイートへの一歩として紹介した。
アセスメントとプラン推論のタスクは、健康問題や診断を含む進歩ノート、アセスメントとプランのサブセクションの最も重要な要素に焦点を当てている。
本研究の目的は、評価部に含まれる患者の全体状態と、診断及び治療計画を含む計画部の各構成要素との因果関係を自動的に予測するnlpシステムを開発し、評価することであった。
このタスクの目的は、診断を診断決定支援の最初のステップとして特定し、優先順位付けし、日々の進歩ノートのような長い文書で最も関連性の高い情報を見つけることである。
2022 n2c2 Track 3の結果を提示し,データ,評価,参加,システム性能について述べる。
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