論文の概要: Application of Transformers based methods in Electronic Medical Records:
A Systematic Literature Review
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.02768v1
- Date: Wed, 5 Apr 2023 22:19:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-07 15:50:46.964986
- Title: Application of Transformers based methods in Electronic Medical Records:
A Systematic Literature Review
- Title（参考訳）: 電子カルテにおけるトランスフォーマー法の適用:体系的文献レビュー
- Authors: Vitor Alcantara Batista, Alexandre Gon\c{c}alves Evsukoff
- Abstract要約: 本研究は,異なるNLPタスクにおける電子カルテ(EMR)のトランスフォーマーに基づく手法を用いて,最先端技術に関する体系的な文献レビューを行う。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 77.34726150561087
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The combined growth of available data and their unstructured nature has
received increased interest in natural language processing (NLP) techniques to
make value of these data assets since this format is not suitable for
statistical analysis. This work presents a systematic literature review of
state-of-the-art advances using transformer-based methods on electronic medical
records (EMRs) in different NLP tasks. To the best of our knowledge, this work
is unique in providing a comprehensive review of research on transformer-based
methods for NLP applied to the EMR field. In the initial query, 99 articles
were selected from three public databases and filtered into 65 articles for
detailed analysis. The papers were analyzed with respect to the business
problem, NLP task, models and techniques, availability of datasets,
reproducibility of modeling, language, and exchange format. The paper presents
some limitations of current research and some recommendations for further
research.
- Abstract（参考訳）: このフォーマットは統計解析には適さないため、利用可能なデータの成長と非構造化の性質が、これらのデータ資産の価値を高める自然言語処理(NLP)技術への関心が高まっている。
本研究は,異なるNLPタスクにおける電子カルテ(EMR)のトランスフォーマーに基づく手法を用いて,最先端技術に関する体系的な文献レビューを行う。
我々の知る限り、この研究は、EMR分野に適用されたNLPのトランスフォーマーベースの手法に関する包括的な研究のレビューを提供するという点において、ユニークなものである。
最初の質問では、3つの公開データベースから99の論文が選択され、詳細な分析のために65の論文にフィルタリングされた。
論文は、ビジネス問題、NLPタスク、モデルとテクニック、データセットの可用性、モデリングの再現性、言語、交換フォーマットに関して分析された。
本稿では,現在の研究の限界と今後の研究への提言について述べる。
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