論文の概要: Applying unsupervised keyphrase methods on concepts extracted from discharge sheets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.08928v1
• Date: Wed, 15 Mar 2023 20:55:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-17 18:00:55.997987
• Title: Applying unsupervised keyphrase methods on concepts extracted from discharge sheets
• Title（参考訳）: 放電シートから抽出した概念に対する教師なしキーフレーズ法の適用
• Authors: Hoda Memarzadeh, Nasser Ghadiri, Matthias Samwald, Maryam Lotfi Shahreza
• Abstract要約: 各内容が記録されている部分を特定し、また、臨床テキストから意味を抽出するための重要な概念を特定する必要がある。 本研究では,臨床自然言語処理技術を用いて,これらの課題に対処した。 一般的な教師なしキーフレーズ抽出手法が検証され,評価されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.102620843620572
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Clinical notes containing valuable patient information are written by different health care providers with various scientific levels and writing styles. It might be helpful for clinicians and researchers to understand what information is essential when dealing with extensive electronic medical records. Entities recognizing and mapping them to standard terminologies is crucial in reducing ambiguity in processing clinical notes. Although named entity recognition and entity linking are critical steps in clinical natural language processing, they can also result in the production of repetitive and low-value concepts. In other hand, all parts of a clinical text do not share the same importance or content in predicting the patient's condition. As a result, it is necessary to identify the section in which each content is recorded and also to identify key concepts to extract meaning from clinical texts. In this study, these challenges have been addressed by using clinical natural language processing techniques. In addition, in order to identify key concepts, a set of popular unsupervised key phrase extraction methods has been verified and evaluated. Considering that most of the clinical concepts are in the form of multi-word expressions and their accurate identification requires the user to specify n-gram range, we have proposed a shortcut method to preserve the structure of the expression based on TF-IDF. In order to evaluate the pre-processing method and select the concepts, we have designed two types of downstream tasks (multiple and binary classification) using the capabilities of transformer-based models. The obtained results show the superiority of proposed method in combination with SciBERT model, also offer an insight into the efficacy of general extracting essential phrase methods for clinical notes.
• Abstract（参考訳）: 貴重な患者情報を含む臨床ノートは、様々な科学的レベルと執筆スタイルを持つ異なる医療提供者によって書かれる。 臨床医や研究者にとって、広範囲の電子カルテを扱う上で必要な情報を理解するのに役立つかもしれない。 それらを標準用語に認識し、マッピングする実体は、臨床ノートの処理における曖昧さを減らすのに不可欠である。 名前付きエンティティ認識とエンティティリンクは、臨床自然言語処理において重要なステップであるが、反復的および低価値な概念の生成をもたらすこともある。 一方、臨床テキストの全ての部分は、患者の状態を予測する上で同じ重要性や内容を共有しない。 その結果、各内容が記録された部分を特定し、臨床文書から意味を抽出するための重要な概念を特定する必要がある。 本研究では,臨床自然言語処理技術を用いて,これらの課題に対処した。 また,キー概念を識別するために,教師なしキー句抽出手法のセットが検証され,評価されている。 臨床概念の大部分がマルチワード式であり,その正確な識別には,ユーザがn-gram範囲を指定する必要があることを考慮し,TF-IDFに基づく表現構造を保存するためのショートカット手法を提案する。 プリプロセッシング法を評価し,その概念を選択するために,トランスフォーマモデルを用いたダウンストリームタスク(マルチプル分類とバイナリ分類)を2種類設計した。 以上の結果から,提案手法とscibertモデルの組み合わせが優れていることを示し,臨床ノートに対する本質的句抽出法の有用性も示唆した。

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