論文の概要: Natural language processing to automatically extract the presence and
severity of esophagitis in notes of patients undergoing radiotherapy
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.13722v1
- Date: Fri, 24 Mar 2023 00:26:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-27 16:22:58.299622
- Title: Natural language processing to automatically extract the presence and
severity of esophagitis in notes of patients undergoing radiotherapy
- Title（参考訳）: 放射線治療中の患者の食道炎の存在と重症度を自動的に抽出する自然言語処理
- Authors: Shan Chen, Marco Guevara, Nicolas Ramirez, Arpi Murray, Jeremy L.
Warner, Hugo JWL Aerts, Timothy A. Miller, Guergana K. Savova, Raymond H.
Mak, Danielle S. Bitterman
- Abstract要約: 放射線治療(RT)毒性は生存と生活の質を損なうことがあるが、未研究のままである。
胸部RT患者から食道炎の存在と重症度を同定する自然言語処理モデルを開発した。
微調整のPubmedBERTは最高のパフォーマンスを得た。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.173732785415376
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Radiotherapy (RT) toxicities can impair survival and quality-of-life, yet
remain under-studied. Real-world evidence holds potential to improve our
understanding of toxicities, but toxicity information is often only in clinical
notes. We developed natural language processing (NLP) models to identify the
presence and severity of esophagitis from notes of patients treated with
thoracic RT. We fine-tuned statistical and pre-trained BERT-based models for
three esophagitis classification tasks: Task 1) presence of esophagitis, Task
2) severe esophagitis or not, and Task 3) no esophagitis vs. grade 1 vs. grade
2-3. Transferability was tested on 345 notes from patients with esophageal
cancer undergoing RT.
Fine-tuning PubmedBERT yielded the best performance. The best macro-F1 was
0.92, 0.82, and 0.74 for Task 1, 2, and 3, respectively. Selecting the most
informative note sections during fine-tuning improved macro-F1 by over 2% for
all tasks. Silver-labeled data improved the macro-F1 by over 3% across all
tasks. For the esophageal cancer notes, the best macro-F1 was 0.73, 0.74, and
0.65 for Task 1, 2, and 3, respectively, without additional fine-tuning.
To our knowledge, this is the first effort to automatically extract
esophagitis toxicity severity according to CTCAE guidelines from clinic notes.
The promising performance provides proof-of-concept for NLP-based automated
detailed toxicity monitoring in expanded domains.
- Abstract（参考訳）: 放射線治療(RT)毒性は生存と生活の質を損なうことがあるが、未研究のままである。
実世界の証拠は毒性の理解を改善する可能性を秘めているが、毒性情報はしばしば臨床記録に残されている。
胸部RT治療患者における食道炎の存在と重症度を判定するための自然言語処理(NLP)モデルを開発した。
3つの食道炎分類タスクの統計的および事前訓練されたBERTモデル
1)食道炎の存在,課題
2)重症食道炎の有無、及び課題
3) 食道炎と1学年対2-3。
RTを施行した食道癌患者345名を対象に移植性試験を行った。
微調整のPubmedBERTは最高のパフォーマンスを得た。
最も優れたマクロF1は、タスク1、2、3それぞれ0.92、0.82、0.74であった。
微調整中に最も情報性の高いノートセクションを選択すると、すべてのタスクでマクロF1が2%以上向上した。
シルバーラベルデータのマクロF1は全タスクで3%以上改善された。
食道癌注記では,第1節,第2節,第3節のマクロF1は0.73,第74,第0.65であった。
当科におけるCTCAEガイドラインから食道炎毒性の重症度を自動的に抽出する試みとしては,これが初めてである。
有望なパフォーマンスは、拡張されたドメインにおけるNLPベースの自動詳細な毒性監視のための概念実証を提供する。
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