Fugu-MT 論文翻訳(概要): The Scope of In-Context Learning for the Extraction of Medical Temporal Constraints

論文の概要: The Scope of In-Context Learning for the Extraction of Medical Temporal Constraints

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.09366v2
Date: Mon, 16 Oct 2023 14:22:41 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-10-18 05:49:16.918212
Title: The Scope of In-Context Learning for the Extraction of Medical Temporal Constraints
Title（参考訳）: 医学的時間的制約の抽出のための文脈内学習のスコープ
Authors: Parker Seegmiller, Joseph Gatto, Madhusudan Basak, Diane Cook, Hassan Ghasemzadeh, John Stankovic and Sarah Preum
Abstract要約: 医学的時間的制約 (MTC) は、患者の教育材料と臨床テキストの両方において薬物使用ガイドライン (DUG) に見出される。我々は, DUG に含まれる MTC の新たな分類法を開発し,非構造化 DUG から MTC を表す新しい文脈自由文法(CFG) モデルを開発した。我々は、DUGsで見つかったMCCを自動的に抽出し、正規化するインコンテキスト学習(ICL)ソリューションを開発し、すべてのデータセットの平均F1スコアが0.62に達する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 6.130679884836407
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Medications often impose temporal constraints on everyday patient activity. Violations of such medical temporal constraints (MTCs) lead to a lack of treatment adherence, in addition to poor health outcomes and increased healthcare expenses. These MTCs are found in drug usage guidelines (DUGs) in both patient education materials and clinical texts. Computationally representing MTCs in DUGs will advance patient-centric healthcare applications by helping to define safe patient activity patterns. We define a novel taxonomy of MTCs found in DUGs and develop a novel context-free grammar (CFG) based model to computationally represent MTCs from unstructured DUGs. Additionally, we release three new datasets with a combined total of N = 836 DUGs labeled with normalized MTCs. We develop an in-context learning (ICL) solution for automatically extracting and normalizing MTCs found in DUGs, achieving an average F1 score of 0.62 across all datasets. Finally, we rigorously investigate ICL model performance against a baseline model, across datasets and MTC types, and through in-depth error analysis.
Abstract（参考訳）: 薬はしばしば日常的な患者活動に時間的制約を課す。このような医学的時間的制約(MTC)の違反は、医療結果の悪化と医療費の増加に加えて、治療の順守の欠如につながる。これらのMDCは、患者の教育材料と臨床テキストの両方において、薬物使用ガイドライン(DUG)に見出される。 DUGにおけるMCCの計算的表現は、安全な患者の活動パターンを定義することで、患者中心の医療応用を促進する。本研究では, DUG に含まれる MTC の新しい分類法を定義し,非構造化 DUG から MTC を計算的に表現する新しい文脈自由文法 (CFG) モデルを開発した。さらに,N = 836 DUGを正規化MCCでラベル付けした3つの新しいデータセットもリリースした。我々は、DUGsで見つかったMCCを自動的に抽出し、正規化するインコンテキスト学習(ICL)ソリューションを開発し、すべてのデータセットの平均F1スコアが0.62に達する。最後に,ICLモデルの性能をベースラインモデル,データセットおよびMCCタイプ,深度誤差解析を通じて厳密に検討する。

関連論文リスト

PMT: Progressive Mean Teacher via Exploring Temporal Consistency for Semi-Supervised Medical Image Segmentation [51.509573838103854]
医用画像セグメンテーションのための半教師付き学習フレームワークであるプログレッシブ平均教師(PMT)を提案する。我々のPMTは、トレーニングプロセスにおいて、堅牢で多様な特徴を学習することで、高忠実な擬似ラベルを生成する。 CT と MRI の異なる2つのデータセットに対する実験結果から,本手法が最先端の医用画像分割法より優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (2024-09-08T15:02:25Z)
EMERGE: Integrating RAG for Improved Multimodal EHR Predictive Modeling [22.94521527609479]
EMERGEは、マルチモーダルEHR予測モデリングの強化を目的とした、検索拡張生成駆動フレームワークである。提案手法は,大規模言語モデルにより時系列データと臨床メモの両方からエンティティを抽出する。抽出した知識は、患者の健康状態のタスク関連サマリーを生成するために使用される。
論文参考訳（メタデータ） (2024-05-27T10:53:15Z)
Extraction of Medication and Temporal Relation from Clinical Text using Neural Language Models [7.698164945017469]
textbfMedTemプロジェクトは、BiLSTM-CRFやCNN-BiLSTMなどの先進的な学習構造を使用している。 CNN-BiLSTMは、i2b2-2009 臨床 NER タスクにおいて、精度、リコール、F1 スコアに対して 75.67, 77.83, 78.17 の BiLSTM-CRF モデルにわずかに勝っている。 BERT-CNNモデルは、マクロAvgを使用してP/R/F1の64.48、67.17、65.03の評価スコアも生成した。
論文参考訳（メタデータ） (2023-10-03T17:37:22Z)
ActSafe: Predicting Violations of Medical Temporal Constraints for Medication Adherence [12.623814916342024]
本稿では,医療時間制約(MTC)違反を事前に予測するための概念実証ソリューションであるActSafeを開発する。 ActSafeは、文脈自由文法に基づくアプローチを用いて、患者の教材からMSCを抽出しマッピングする。慢性疾患患者の評価に基づいて、ActSafeは平均F1スコア0.86で1日前にMCC違反を予測することができる。
論文参考訳（メタデータ） (2023-01-17T18:06:00Z)
Pain level and pain-related behaviour classification using GRU-based sparsely-connected RNNs [61.080598804629375]
慢性的な痛みを持つ人は、特定の身体の動きを無意識に適応させ、怪我や追加の痛みから身を守る。この相関関係を分析するための専用のベンチマークデータベースが存在しないため、日々の行動に影響を及ぼす可能性のある特定の状況の1つを検討した。我々は、複数のオートエンコーダを組み込んだゲートリカレントユニット(GRU)と疎結合なリカレントニューラルネットワーク(s-RNN)のアンサンブルを提案した。本手法は,痛みレベルと痛み関連行動の両方の分類において,最先端のアプローチよりも優れていることを示すいくつかの実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (2022-12-20T12:56:28Z)
M$^3$Care: Learning with Missing Modalities in Multimodal Healthcare Data [17.479050575272147]
様々な臨床および社会的理由による欠落は、現実の臨床シナリオにおいて共通の問題である。マルチモーダル医療データ(M3Care)におけるミス・モダリティを用いた学習という,直接的な問題を解決するモデルを提案する。 M3Careは、モダリティの欠如した患者の行方不明情報を補い、臨床分析を行うエンド・ツー・エンドのモデルである。
論文参考訳（メタデータ） (2022-10-28T02:38:40Z)
Competence-based Multimodal Curriculum Learning for Medical Report Generation [98.10763792453925]
本稿では,コンピテンスベースのマルチモーダルカリキュラム学習フレームワーク(CMCL)を提案する。具体的には、CMCLは放射線学者の学習過程をシミュレートし、段階的にモデルを最適化する。パブリックIU-XrayとMIMIC-CXRデータセットの実験は、CMCLを既存のモデルに組み込んでパフォーマンスを向上させることができることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (2022-06-24T08:16:01Z)
Quantification of pulmonary involvement in COVID-19 pneumonia by means of a cascade oftwo U-nets: training and assessment on multipledatasets using different annotation criteria [83.83783947027392]
本研究は、新型コロナウイルスの肺病変の同定、セグメント化、定量化のために人工知能(AI)を活用することを目的とする。 2つのU-netのカスケードをベースとした自動解析パイプラインLungQuantシステムを開発した。 LungQuantシステムにおけるCT-Severity Score(CT-SS)の精度も評価した。
論文参考訳（メタデータ） (2021-05-06T10:21:28Z)
Dual-Consistency Semi-Supervised Learning with Uncertainty Quantification for COVID-19 Lesion Segmentation from CT Images [49.1861463923357]
CT画像を用いた半監視型COVID-19病変分割のための不確実性誘導型二重一貫性学習ネットワーク(UDC-Net)を提案する。提案した UDC-Net は,Dice の完全教師方式を 6.3% 向上させ,他の競合的半監督方式を有意なマージンで上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (2021-04-07T16:23:35Z)
Clinical Temporal Relation Extraction with Probabilistic Soft Logic Regularization and Global Inference [50.029659413650194]
既存のメソッドは、高価な機能エンジニアリングを必要とするか、イベント間のグローバルな依存関係をモデル化できない。本稿では,確率論的ソフト論理規則化とグローバル推論を用いた新しい臨床時間緩和法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-12-16T08:23:03Z)
Longitudinal modeling of MS patient trajectories improves predictions of disability progression [2.117653457384462]
本研究は, 実世界の患者データから情報を最適に抽出する作業に対処する。本研究では,患者軌跡モデリングに適した機械学習手法を用いることで,患者の障害進行を2年間の地平線で予測できることを示す。文献で利用可能なモデルと比較して、この研究はMS病の進行予測に最も完全な患者履歴を使用する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-11-09T20:48:00Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。