論文の概要: Extracting Thyroid Nodules Characteristics from Ultrasound Reports Using
Transformer-based Natural Language Processing Methods
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.00115v1
- Date: Fri, 31 Mar 2023 20:23:58 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-04 19:38:36.965028
- Title: Extracting Thyroid Nodules Characteristics from Ultrasound Reports Using
Transformer-based Natural Language Processing Methods
- Title(参考訳): 変圧器を用いた自然言語処理法による超音波による甲状腺結節の抽出
- Authors: Aman Pathak, Zehao Yu, Daniel Paredes, Elio Paul Monsour, Andrea Ortiz
Rocha, Juan P. Brito, Naykky Singh Ospina, Yonghui Wu
- Abstract要約: 甲状腺結節の特徴は超音波検査などの臨床報告でしばしば記録される。
本研究は, 超音波検査から甲状腺結節の特徴を抽出するために, トランスフォーマーを用いたNLPモデルを系統的に分類し, 適用した最初の研究である。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 22.35979441935564
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The ultrasound characteristics of thyroid nodules guide the evaluation of
thyroid cancer in patients with thyroid nodules. However, the characteristics
of thyroid nodules are often documented in clinical narratives such as
ultrasound reports. Previous studies have examined natural language processing
(NLP) methods in extracting a limited number of characteristics (<9) using
rule-based NLP systems. In this study, a multidisciplinary team of NLP experts
and thyroid specialists, identified thyroid nodule characteristics that are
important for clinical care, composed annotation guidelines, developed a
corpus, and compared 5 state-of-the-art transformer-based NLP methods,
including BERT, RoBERTa, LongFormer, DeBERTa, and GatorTron, for extraction of
thyroid nodule characteristics from ultrasound reports. Our GatorTron model, a
transformer-based large language model trained using over 90 billion words of
text, achieved the best strict and lenient F1-score of 0.8851 and 0.9495 for
the extraction of a total number of 16 thyroid nodule characteristics, and
0.9321 for linking characteristics to nodules, outperforming other clinical
transformer models. To the best of our knowledge, this is the first study to
systematically categorize and apply transformer-based NLP models to extract a
large number of clinical relevant thyroid nodule characteristics from
ultrasound reports. This study lays ground for assessing the documentation
quality of thyroid ultrasound reports and examining outcomes of patients with
thyroid nodules using electronic health records.
- Abstract(参考訳): 甲状腺結節の超音波学的特徴は甲状腺結節患者の甲状腺癌の評価を導く。
しかし, 甲状腺結節の特徴は, 超音波検査などの臨床報告にしばしば記録されている。
これまで,ルールベースNLPシステムを用いて,限られた特徴(9)を抽出する自然言語処理(NLP)手法について検討してきた。
本研究では,NLPの専門家と甲状腺専門医の多部門チームが臨床治療に重要な甲状腺結節の特徴を同定し,ガイドラインを作成し,コーパスを開発し,超音波検査から甲状腺結節の特徴を抽出するために,BERT,RoBERTa,LongFormer,DeBERTa,GatorTronを含む5つの最先端トランスフォーマーベースのNLP法を比較した。
我々のGatorTronモデルは、90億語以上のテキストを用いて訓練されたトランスフォーマーベース大言語モデルで、16個の甲状腺結節の特徴を抽出するための厳密かつ寛大なF1スコア0.8851と0.9495と、他の臨床トランスフォーマーモデルよりも優れた0.9321を実現した。
本研究は, 超音波検査から甲状腺結節の特徴を抽出するために, トランスフォーマーを用いたNLPモデルを系統的に分類し, 適用した最初の研究である。
本研究は, 甲状腺超音波検査の文書品質評価と, 電子健康記録を用いた甲状腺結節症例の予後調査の基礎となる。
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