論文の概要: Computationally Efficient Labeling of Cancer Related Forum Posts by
Non-Clinical Text Information Retrieval
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.16766v1
- Date: Fri, 24 Mar 2023 13:07:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-31 15:51:42.678613
- Title: Computationally Efficient Labeling of Cancer Related Forum Posts by
Non-Clinical Text Information Retrieval
- Title（参考訳）: 非クリニカルテキスト情報検索による癌関連フォーラムポストの効率的なラベル付け
- Authors: Jimmi Agerskov, Kristian Nielsen, Christian Marius Lillelund,
Christian Fischer Pedersen
- Abstract要約: 本研究では,分散コンピューティング,テキスト検索,クラスタリング,分類の手法を,一貫性と計算効率の両立したシステムに組み合わせた。
我々は,非クリニカルフォーラムポストから癌軌跡情報を検索し,収集し,提示できる完全機能プロトタイプを作成した。
適切な推定半径で、MR-DBSCANは、DBSCAN (143.4) や HDBSCAN (282.3) と比較して、50000のフォーラムポストを46.1秒でクラスタリングすることができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: An abundance of information about cancer exists online, but categorizing and
extracting useful information from it is difficult. Almost all research within
healthcare data processing is concerned with formal clinical data, but there is
valuable information in non-clinical data too. The present study combines
methods within distributed computing, text retrieval, clustering, and
classification into a coherent and computationally efficient system, that can
clarify cancer patient trajectories based on non-clinical and freely available
information. We produce a fully-functional prototype that can retrieve, cluster
and present information about cancer trajectories from non-clinical forum
posts. We evaluate three clustering algorithms (MR-DBSCAN, DBSCAN, and HDBSCAN)
and compare them in terms of Adjusted Rand Index and total run time as a
function of the number of posts retrieved and the neighborhood radius.
Clustering results show that neighborhood radius has the most significant
impact on clustering performance. For small values, the data set is split
accordingly, but high values produce a large number of possible partitions and
searching for the best partition is hereby time-consuming. With a proper
estimated radius, MR-DBSCAN can cluster 50000 forum posts in 46.1 seconds,
compared to DBSCAN (143.4) and HDBSCAN (282.3). We conduct an interview with
the Danish Cancer Society and present our software prototype. The organization
sees a potential in software that can democratize online information about
cancer and foresee that such systems will be required in the future.
- Abstract（参考訳）: 癌に関する情報はオンラインで豊富に存在するが、有用な情報を分類し抽出することは困難である。
医療データ処理における研究のほとんどは、正式な臨床データに関するものだが、非臨床データにも貴重な情報がある。
本研究は, 分散コンピューティング, テキスト検索, クラスタリング, 分類の手法をコヒーレントかつ計算効率の良いシステムに統合し, 非臨床的かつ自由に利用可能な情報に基づいて癌患者の軌跡を明らかにする。
我々は,非クリニカルフォーラムポストから癌軌跡情報を検索し,収集し,提示できる完全機能プロトタイプを作成した。
我々は3つのクラスタリングアルゴリズム (MR-DBSCAN, DBSCAN, HDBSCAN) を評価し, 得られたポスト数と近傍半径の関数として, 調整された乱数指数と総実行時間を比較した。
クラスタリングの結果は, 周辺半径がクラスタリング性能に最も大きな影響を与えることを示している。
小さな値の場合、データセットはそれに従って分割されるが、高い値は多数のパーティションを生成し、最適なパーティションを探すのに時間を要する。
適切な推定半径で、MR-DBSCANは、DBSCAN (143.4) や HDBSCAN (282.3) と比較して、50000のフォーラムポストを46.1秒でクラスタリングすることができる。
デンマーク癌学会とインタビューを行い,ソフトウェアプロトタイプについて紹介する。
この組織は、がんに関するオンライン情報を民主化し、そのようなシステムが将来必要となると予測できるソフトウェアの可能性を見込んでいる。
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