論文の概要: Advancements in eHealth Data Analytics through Natural Language
Processing and Deep Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.10850v1
- Date: Fri, 19 Jan 2024 17:51:11 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-22 14:55:42.028246
- Title: Advancements in eHealth Data Analytics through Natural Language
Processing and Deep Learning
- Title(参考訳): 自然言語処理とディープラーニングによるeヘルスデータ分析の進歩
- Authors: Elena-Simona Apostol and Ciprian-Octavian Truic\u{a}
- Abstract要約: この章では、非構造化(画像およびテキスト)eヘルスデータを解析するための、現在で最も高性能なソリューションについて批判的な研究を行っている。
この研究は、eHealthコンテキストにおける現在の自然言語処理とディープラーニング技術の比較も提供する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.614609308117547
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: The healthcare environment is commonly referred to as "information-rich" but
also "knowledge poor". Healthcare systems collect huge amounts of data from
various sources: lab reports, medical letters, logs of medical tools or
programs, medical prescriptions, etc. These massive sets of data can provide
great knowledge and information that can improve the medical services, and
overall the healthcare domain, such as disease prediction by analyzing the
patient's symptoms or disease prevention, by facilitating the discovery of
behavioral factors for diseases. Unfortunately, only a relatively small volume
of the textual eHealth data is processed and interpreted, an important factor
being the difficulty in efficiently performing Big Data operations. In the
medical field, detecting domain-specific multi-word terms is a crucial task as
they can define an entire concept with a few words. A term can be defined as a
linguistic structure or a concept, and it is composed of one or more words with
a specific meaning to a domain. All the terms of a domain create its
terminology. This chapter offers a critical study of the current, most
performant solutions for analyzing unstructured (image and textual) eHealth
data. This study also provides a comparison of the current Natural Language
Processing and Deep Learning techniques in the eHealth context. Finally, we
examine and discuss some of the current issues, and we define a set of research
directions in this area.
- Abstract(参考訳): 医療環境は一般に「情報豊か」であるが、「知識不足」とも呼ばれる。
医療システムは、検査報告、医療手紙、医療ツールやプログラムのログ、処方薬など、さまざまな情報源から大量のデータを収集する。
これらの膨大なデータセットは、医療サービスを改善するための優れた知識と情報を提供することができ、患者の症状や疾患予防を分析して疾患予測のような医療領域全体を、疾患に対する行動要因の発見を容易にする。
残念なことに、テキストのeHealthデータの比較的小さなボリュームのみが処理され、解釈されるため、ビッグデータ操作を効率的に実行するのが困難である。
医学分野では、ドメイン固有の多語単語の検出は、数単語で概念全体を定義できるため、重要なタスクである。
用語は言語構造または概念として定義することができ、ドメインに特定の意味を持つ1つ以上の単語から構成される。
ドメインのすべての用語は、その用語を生み出します。
本章は、非構造化(画像およびテキスト的)なeヘルスデータを分析するための、現在最も高性能なソリューションに関する批判的研究を提供する。
この研究は、eHealthコンテキストにおける現在の自然言語処理とディープラーニング技術の比較も提供する。
最後に,現状の課題について検討し,議論し,この領域における研究の方向性を定義した。
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