論文の概要: A Cross-institutional Evaluation on Breast Cancer Phenotyping NLP Algorithms on Electronic Health Records

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.08448v1
• Date: Wed, 15 Mar 2023 08:44:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-16 14:30:01.802588
• Title: A Cross-institutional Evaluation on Breast Cancer Phenotyping NLP Algorithms on Electronic Health Records
• Title（参考訳）: 電子健康記録を用いた乳癌表現型nlpアルゴリズムの組織間比較評価
• Authors: Sicheng Zhou, Nan Wang, Liwei Wang, Ju Sun, Anne Blaes, Hongfang Liu, Rui Zhang
• Abstract要約: 臨床テキストから癌表現型を抽出する3種類のNLPモデルを開発した。 モデルは、異なる学習戦略を持つ異なるテストセット上での一般化可能性について評価した。 CancerBERTモデルは、ある機関で開発され、別の機関でさらに微調整され、合理的な性能を達成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.824923994227202
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Objective: The generalizability of clinical large language models is usually ignored during the model development process. This study evaluated the generalizability of BERT-based clinical NLP models across different clinical settings through a breast cancer phenotype extraction task. Materials and Methods: Two clinical corpora of breast cancer patients were collected from the electronic health records from the University of Minnesota and the Mayo Clinic, and annotated following the same guideline. We developed three types of NLP models (i.e., conditional random field, bi-directional long short-term memory and CancerBERT) to extract cancer phenotypes from clinical texts. The models were evaluated for their generalizability on different test sets with different learning strategies (model transfer vs. locally trained). The entity coverage score was assessed with their association with the model performances. Results: We manually annotated 200 and 161 clinical documents at UMN and MC, respectively. The corpora of the two institutes were found to have higher similarity between the target entities than the overall corpora. The CancerBERT models obtained the best performances among the independent test sets from two clinical institutes and the permutation test set. The CancerBERT model developed in one institute and further fine-tuned in another institute achieved reasonable performance compared to the model developed on local data (micro-F1: 0.925 vs 0.932). Conclusions: The results indicate the CancerBERT model has the best learning ability and generalizability among the three types of clinical NLP models. The generalizability of the models was found to be correlated with the similarity of the target entities between the corpora.
• Abstract（参考訳）: 目的: 臨床大言語モデルの一般化可能性は通常、モデル開発プロセス中に無視される。 本研究は, 乳がん表現型抽出タスクを通して, bertベースの臨床nlpモデルの一般化可能性について検討した。 資料と方法:ミネソタ大学とマヨクリニックの電子健康記録から2名の乳癌患者の臨床コーパスを採取し,同じガイドラインに従って注釈を付した。 臨床用テキストから癌表現型を抽出する3種類のNLPモデル(条件付ランダムフィールド,双方向長期記憶,CancerBERT)を開発した。 モデルは、異なる学習戦略(モデル転送対局所訓練)で異なるテストセット上での一般化性について評価した。 エンティティカバレッジスコアは,モデルパフォーマンスとの関連で評価された。 結果: UMN と MC では, 200 と 161 の臨床文献を手動で注釈した。 両施設のコーパスは, 全体コーパスよりも, 対象エンティティ間の類似性が高いことがわかった。 CancerBERTモデルは、2つの臨床機関と置換テストセットから独立したテストセットの中で最高のパフォーマンスを得た。 ある研究所で開発され、別の研究所でさらに微調整されたガンベルトモデルは、ローカルデータで開発されたモデルと比較して妥当な性能を達成した(micro-f1: 0.925 vs 0.932)。 結論: 結果は, 癌モデルが3種類の臨床nlpモデルの中で, 最高の学習能力と一般化性を示す。 モデルの一般化性はコーパス間の対象エンティティの類似度と相関することが判明した。

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