論文の概要: An Introduction to Natural Language Processing Techniques and Framework
for Clinical Implementation in Radiation Oncology
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.02205v1
- Date: Fri, 3 Nov 2023 19:32:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-07 18:58:58.478123
- Title: An Introduction to Natural Language Processing Techniques and Framework
for Clinical Implementation in Radiation Oncology
- Title（参考訳）: 放射線腫瘍学における自然言語処理技術の紹介と臨床応用のための枠組み
- Authors: Reza Khanmohammadi, Mohammad M. Ghassemi, Kyle Verdecchia, Ahmed I.
Ghanem, Luo Bing, Indrin J. Chetty, Hassan Bagher-Ebadian, Farzan Siddiqui,
Mohamed Elshaikh, Benjamin Movsas, Kundan Thind
- Abstract要約: 放射線オンコロジー研究において,大規模言語モデル(LLM)を用いた最先端NLPアプリケーションを提案する。
LLMは、厳格な評価と検証を必要とする幻覚、偏見、倫理的違反など、多くの誤りを起こしやすい。
本論は, 臨床放射線腫瘍学におけるNLPモデルの開発と利用に関心がある研究者や臨床医に対して, 指導と洞察を提供することを目的とする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2714439146420664
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Natural Language Processing (NLP) is a key technique for developing Medical
Artificial Intelligence (AI) systems that leverage Electronic Health Record
(EHR) data to build diagnostic and prognostic models. NLP enables the
conversion of unstructured clinical text into structured data that can be fed
into AI algorithms. The emergence of the transformer architecture and large
language models (LLMs) has led to remarkable advances in NLP for various
healthcare tasks, such as entity recognition, relation extraction, sentence
similarity, text summarization, and question answering. In this article, we
review the major technical innovations that underpin modern NLP models and
present state-of-the-art NLP applications that employ LLMs in radiation
oncology research. However, these LLMs are prone to many errors such as
hallucinations, biases, and ethical violations, which necessitate rigorous
evaluation and validation before clinical deployment. As such, we propose a
comprehensive framework for assessing the NLP models based on their purpose and
clinical fit, technical performance, bias and trust, legal and ethical
implications, and quality assurance, prior to implementation in clinical
radiation oncology. Our article aims to provide guidance and insights for
researchers and clinicians who are interested in developing and using NLP
models in clinical radiation oncology.
- Abstract（参考訳）: 自然言語処理(NLP)は、電子健康記録(EHR)データを利用して診断および予後モデルを構築する医療人工知能(AI)システムを開発するための重要な技術である。
NLPは、構造化されていない臨床テキストをAIアルゴリズムに入力可能な構造化データに変換することができる。
トランスフォーマーアーキテクチャと大規模言語モデル(LLM)の出現は、エンティティ認識、関係抽出、文類似性、テキスト要約、質問応答などの様々な医療タスクにおいて、NLPの顕著な進歩をもたらした。
本稿では,現代NLPモデルを支える主要な技術革新と,放射線腫瘍学研究にLLMを用いる最先端NLPアプリケーションについて概説する。
しかし、これらのLSMは幻覚、偏見、倫理的違反など多くの誤りを起こしやすいため、臨床展開前に厳密な評価と検証が必要である。
そこで本研究では,臨床放射線オンコロジー導入前のNLPモデルの目的と臨床適合性,技術的パフォーマンス,バイアスと信頼,法的および倫理的含意,品質保証に基づく総合的な評価フレームワークを提案する。
本論は, 臨床放射線腫瘍学におけるNLPモデルの開発と利用に関心がある研究者や臨床医に対して, 指導と洞察を提供することを目的とする。
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