論文の概要: Advancing Italian Biomedical Information Extraction with
Transformers-based Models: Methodological Insights and Multicenter Practical
Application
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.05323v2
- Date: Mon, 15 Jan 2024 11:05:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-17 21:29:51.651970
- Title: Advancing Italian Biomedical Information Extraction with
Transformers-based Models: Methodological Insights and Multicenter Practical
Application
- Title（参考訳）: 変圧器モデルを用いたイタリアの生物医学情報抽出:方法論的考察と多施設応用
- Authors: Claudio Crema, Tommaso Mario Buonocore, Silvia Fostinelli, Enea
Parimbelli, Federico Verde, Cira Fundar\`o, Marina Manera, Matteo Cotta
Ramusino, Marco Capelli, Alfredo Costa, Giuliano Binetti, Riccardo Bellazzi
and Alberto Redolfi
- Abstract要約: インフォメーション抽出は、自動化されたテキストマイニングパイプラインを使用することで、臨床実践者が限界を克服するのに役立つ。
我々は、最初のイタリアの神経心理学的名前付きエンティティ認識データセットであるPsyNITを作成し、それをトランスフォーマーベースのモデルの開発に利用した。
i)一貫性のあるアノテーションプロセスの重要な役割と(ii)古典的なメソッドと“低リソース”なアプローチを組み合わせた微調整戦略です。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.27027468002793437
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: The introduction of computerized medical records in hospitals has reduced
burdensome activities like manual writing and information fetching. However,
the data contained in medical records are still far underutilized, primarily
because extracting data from unstructured textual medical records takes time
and effort. Information Extraction, a subfield of Natural Language Processing,
can help clinical practitioners overcome this limitation by using automated
text-mining pipelines. In this work, we created the first Italian
neuropsychiatric Named Entity Recognition dataset, PsyNIT, and used it to
develop a Transformers-based model. Moreover, we collected and leveraged three
external independent datasets to implement an effective multicenter model, with
overall F1-score 84.77%, Precision 83.16%, Recall 86.44%. The lessons learned
are: (i) the crucial role of a consistent annotation process and (ii) a
fine-tuning strategy that combines classical methods with a "low-resource"
approach. This allowed us to establish methodological guidelines that pave the
way for Natural Language Processing studies in less-resourced languages.
- Abstract（参考訳）: 病院での電子医療記録の導入により、手書きや情報フェッチなどの負担が軽減された。
しかし、医療記録に含まれるデータは、主に構造化されていない医療記録からデータを抽出するのに時間と労力を要するため、まだ未利用である。
自然言語処理のサブフィールドである情報抽出は、自動テキストマイニングパイプラインを使用することで、臨床実践者がこの制限を克服するのに役立つ。
本研究では,イタリアで初めての神経心理学的名前付きエンティティ認識データセットであるPsyNITを作成し,それをTransformersベースのモデルの開発に利用した。
さらに、3つの外部独立データセットを収集して,f1-score 84.77%,精度83.16%,リコール86.44%という,効果的なマルチセンタモデルを実装した。
学んだ教訓は次のとおりである。
(i)一貫したアノテーションプロセスの重要な役割
(ii)古典的手法と「低リソース」な手法を組み合わせた微調整戦略。
これにより、低リソース言語における自然言語処理研究の道を開くための方法論的ガイドラインを確立できる。
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