論文の概要: Parameter-Efficient Methods for Metastases Detection from Clinical Notes
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.18472v1
- Date: Fri, 27 Oct 2023 20:30:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-31 18:19:03.870877
- Title: Parameter-Efficient Methods for Metastases Detection from Clinical Notes
- Title（参考訳）: 臨床ノートからの転移検出のためのパラメータ効率のよい方法
- Authors: Maede Ashofteh Barabadi, Xiaodan Zhu, Wai Yip Chan, Amber L. Simpson,
Richard K.G. Do
- Abstract要約: 本研究の目的は,CT(Free-style Computed Tomography)ラジオグラフィーによる転移性肝疾患の検出を自動化することである。
本研究は,3つのアプローチを用いて知識を伝達することで,モデルの性能を向上させることを実証する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.540079966780954
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Understanding the progression of cancer is crucial for defining treatments
for patients. The objective of this study is to automate the detection of
metastatic liver disease from free-style computed tomography (CT) radiology
reports. Our research demonstrates that transferring knowledge using three
approaches can improve model performance. First, we utilize generic language
models (LMs), pretrained in a self-supervised manner. Second, we use a
semi-supervised approach to train our model by automatically annotating a large
unlabeled dataset; this approach substantially enhances the model's
performance. Finally, we transfer knowledge from related tasks by designing a
multi-task transfer learning methodology. We leverage the recent advancement of
parameter-efficient LM adaptation strategies to improve performance and
training efficiency. Our dataset consists of CT reports collected at Memorial
Sloan Kettering Cancer Center (MSKCC) over the course of 12 years. 2,641
reports were manually annotated by domain experts; among them, 841 reports have
been annotated for the presence of liver metastases. Our best model achieved an
F1-score of 73.8%, a precision of 84%, and a recall of 65.8%.
- Abstract（参考訳）: がんの進行を理解することは、患者の治療を定義する上で重要である。
本研究の目的は,CT(Free-style Computed Tomography)ラジオグラフィーによる転移性肝疾患の検出を自動化することである。
本研究は,3つのアプローチによる知識の伝達がモデル性能を向上させることを示す。
まず,自己教師あり方式で事前学習した汎用言語モデル(lms)を利用する。
第2に,大規模なラベル付きデータセットを自動的にアノテートすることで,モデルのトレーニングに半教師付きアプローチを用いる。
最後に,マルチタスクトランスファー学習手法の設計により,関連するタスクから知識を転送する。
パラメータ効率の高いLM適応戦略の最近の進歩を活用し,性能向上と訓練効率の向上を図る。
われわれのデータセットは,12年間にわたってメモリアル・スローン・ケタリング癌センター(MSKCC)で収集されたCTデータからなる。
2,641件の報告は,手動で診断され,そのうち841件が肝転移と診断されている。
我々の最良のモデルはF1スコア73.8%、精度84%、リコール65.8%を達成した。
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