論文の概要: Revealing the impact of social circumstances on the selection of cancer
therapy through natural language processing of social work notes
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.09877v1
- Date: Fri, 16 Jun 2023 14:40:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-19 13:32:17.746505
- Title: Revealing the impact of social circumstances on the selection of cancer
therapy through natural language processing of social work notes
- Title（参考訳）: ソーシャルワークノートの自然言語処理による癌治療選択における社会的状況の影響を明らかにする
- Authors: Shenghuan Sun, Travis Zack, Christopher Y.K. Williams, Atul J. Butte,
Madhumita Sushil
- Abstract要約: ターゲット癌治療の処方を予測するために, BERTに基づく双方向表現法を開発し, 導入した。
我々は,がん治療選択に影響を与える特定の社会的状況を特定するために,特徴的重要度分析を行った。
以上の結果から, 乳がん患者には, 社会的要因による治療法の相違がみられた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.27998963147546146
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: We aimed to investigate the impact of social circumstances on cancer therapy
selection using natural language processing to derive insights from social
worker documentation. We developed and employed a Bidirectional Encoder
Representations from Transformers (BERT) based approach, using a hierarchical
multi-step BERT model (BERT-MS) to predict the prescription of targeted cancer
therapy to patients based solely on documentation by clinical social workers.
Our corpus included free-text clinical social work notes, combined with
medication prescription information, for all patients treated for breast
cancer. We conducted a feature importance analysis to pinpoint the specific
social circumstances that impact cancer therapy selection. Using only social
work notes, we consistently predicted the administration of targeted therapies,
suggesting systematic differences in treatment selection exist due to
non-clinical factors. The UCSF-BERT model, pretrained on clinical text at UCSF,
outperformed other publicly available language models with an AUROC of 0.675
and a Macro F1 score of 0.599. The UCSF BERT-MS model, capable of leveraging
multiple pieces of notes, surpassed the UCSF-BERT model in both AUROC and
Macro-F1. Our feature importance analysis identified several clinically
intuitive social determinants of health (SDOH) that potentially contribute to
disparities in treatment. Our findings indicate that significant disparities
exist among breast cancer patients receiving different types of therapies based
on social determinants of health. Social work reports play a crucial role in
understanding these disparities in clinical decision-making.
- Abstract（参考訳）: 本研究の目的は,自然言語処理を用いた癌治療選択における社会的状況の影響を調査し,ソーシャルワーカーの資料から洞察を得ることである。
臨床ソーシャルワーカーによるドキュメンテーションのみに基づく患者に対する標的癌治療の処方を予測するために,階層的多段階BERTモデル(BERT-MS)を用いた双方向エンコーダ表現法(BERT-MS)を開発した。
当コーパスにはフリーテキストの臨床ソーシャルワークノートと処方情報とを併用し,乳がん治療患者全員を対象とした。
癌治療選択に影響を及ぼす特定の社会的状況を特定するために,特徴量分析を行った。
ソーシャルワークノートのみを用いて標的療法の管理を常に予測し,非臨床要因による治療選択の系統的差異が示唆された。
UCSF-BERTモデルはUCSFで臨床テキストで事前訓練され、AUROC 0.675 と Macro F1 スコア 0.599 で他の公開言語モデルを上回った。
複数の音符を利用できるUCSF BERT-MSモデルは、AUROCとMacro-F1の両方でUCSF-BERTモデルを上回った。
臨床的に直感的な健康決定因子(SDOH)を同定し,治療の格差に寄与する可能性が示唆された。
以上の結果から, 乳がん患者には, 社会的要因による治療法の相違が認められた。
ソーシャルワークレポートは、臨床意思決定におけるこれらの相違を理解する上で重要な役割を果たす。
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