論文の概要: An Advanced NLP Framework for Automated Medical Diagnosis with DeBERTa and Dynamic Contextual Positional Gating

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.07755v1
• Date: Tue, 11 Feb 2025 18:32:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-12 14:10:11.278983
• Title: An Advanced NLP Framework for Automated Medical Diagnosis with DeBERTa and Dynamic Contextual Positional Gating
• Title（参考訳）: DeBERTaと動的文脈位置ゲーティングによる診断自動化のための新しいNLPフレームワーク
• Authors: Mohammad Ali Labbaf Khaniki, Sahabeh Saadati, Mohammad Manthouri,
• Abstract要約: 提案手法では、バックトランスレーションを用いて多様なパラフレーズデータセットを生成し、ロバスト性を改善し、分類タスクにおけるオーバーフィッティングを軽減する。 分類には、意図に基づくフィードフォワードニューラルネットワーク(ABFNN)が使用され、意思決定精度を向上させるために、最も関連性の高い機能に効果的に焦点が当てられている。 本手法は, 99.78%の精度, 99.72%のリコール, 99.79%の精度, F1スコアの99.75%の精度で, 医療診断におけるNLPフレームワークの有効性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.40964539027092917
• License:
• Abstract: This paper presents a novel Natural Language Processing (NLP) framework for enhancing medical diagnosis through the integration of advanced techniques in data augmentation, feature extraction, and classification. The proposed approach employs back-translation to generate diverse paraphrased datasets, improving robustness and mitigating overfitting in classification tasks. Leveraging Decoding-enhanced BERT with Disentangled Attention (DeBERTa) with Dynamic Contextual Positional Gating (DCPG), the model captures fine-grained contextual and positional relationships, dynamically adjusting the influence of positional information based on semantic context to produce high-quality text embeddings. For classification, an Attention-Based Feedforward Neural Network (ABFNN) is utilized, effectively focusing on the most relevant features to improve decision-making accuracy. Applied to the classification of symptoms, clinical notes, and other medical texts, this architecture demonstrates its ability to address the complexities of medical data. The combination of data augmentation, contextual embedding generation, and advanced classification mechanisms offers a robust and accurate diagnostic tool, with potential applications in automated medical diagnosis and clinical decision support. This method demonstrates the effectiveness of the proposed NLP framework for medical diagnosis, achieving remarkable results with an accuracy of 99.78%, recall of 99.72%, precision of 99.79%, and an F1-score of 99.75%. These metrics not only underscore the model's robust performance in classifying medical texts with exceptional precision and reliability but also highlight its superiority over existing methods, making it a highly promising tool for automated diagnostic systems.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、データ拡張、特徴抽出、分類における高度な技術の統合を通じて、診断を改善する新しい自然言語処理(NLP)フレームワークを提案する。 提案手法では、バックトランスレーションを用いて多様なパラフレーズデータセットを生成し、ロバスト性を改善し、分類タスクにおける過度な適合を緩和する。 Decoding-enhanced BERT with Disentangled Attention (DeBERTa) with Dynamic Contextual Positional Gating (DCPG) このモデルは、意味的コンテキストに基づく位置情報の影響を動的に調整し、高品質なテキスト埋め込みを生成する。 分類には、意図に基づくフィードフォワードニューラルネットワーク(ABFNN)が使用され、意思決定精度を向上させるために、最も関連性の高い機能に効果的に焦点が当てられている。 このアーキテクチャは、症状、臨床ノート、その他の医療用テキストの分類に適用され、医療データの複雑さに対処する能力を示している。 データ拡張、文脈埋め込み生成、高度な分類機構の組み合わせは、堅牢で正確な診断ツールを提供し、自動化された診断と臨床診断支援に潜在的に有用である。 本手法は, 99.78%の精度, 99.72%のリコール, 99.79%の精度, F1スコアの99.75%の精度で, 医療診断におけるNLPフレームワークの有効性を示す。 これらの指標は、医療用テキストを例外的な精度と信頼性で分類する上で、モデルの堅牢なパフォーマンスを浮き彫りにするだけでなく、既存の方法よりも優れており、自動診断システムにとって非常に有望なツールである。

関連論文リスト

• Reasoning-Enhanced Healthcare Predictions with Knowledge Graph Community Retrieval [61.70489848327436]
  KAREは、知識グラフ(KG)コミュニティレベルの検索と大規模言語モデル(LLM)推論を統合する新しいフレームワークである。 MIMIC-IIIでは最大10.8～15.0%、MIMIC-IVでは12.6～12.7%である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-06T18:46:28Z)
• Artificial Intelligence in Extracting Diagnostic Data from Dental Records [6.132077347366551]
  本研究は, 未構造化テキストから診断情報を抽出することにより, 歯科記録に欠落する構造データの問題に対処する。 我々は、GPT-4を利用した高度なAIおよびNLP手法を用いて、RoBERTaモデルの微調整のための合成ノートを生成する。 2つのデータセットからランダムに選択した120個の臨床ノートを用いてモデルの評価を行い,診断精度の向上を実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-23T04:05:48Z)
• Assertion Detection Large Language Model In-context Learning LoRA Fine-tuning [2.401755243180179]
  本稿では,大規模言語モデル(LLM)を多数の医療データに基づいて事前学習してアサーション検出を行う手法を提案する。 提案手法は従来の手法よりも0.31高い0.74のF-1を達成した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-31T05:11:00Z)
• Evaluating Echo State Network for Parkinson's Disease Prediction using Voice Features [1.2289361708127877]
  本研究の目的は,偽陰性の最小化と高精度化を両立できる診断モデルを開発することである。 Echo State Networks (ESN)、Random Forest、k-nearest Neighbors、Support Vector、Extreme Gradient Boosting、Decision Treeなど、さまざまな機械学習手法が採用され、徹底的に評価されている。 ESNは83%の症例で8%未満の偽陰性率を維持している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-28T14:39:43Z)
• PathLDM: Text conditioned Latent Diffusion Model for Histopathology [62.970593674481414]
  そこで我々は,高品質な病理像を生成するためのテキスト条件付き遅延拡散モデルPathLDMを紹介した。 提案手法は画像とテキストデータを融合して生成プロセスを強化する。 我々は,TCGA-BRCAデータセット上でのテキスト・ツー・イメージ生成において,SoTA FIDスコア7.64を達成し,FID30.1と最も近いテキスト・コンディショナブル・コンペティタを著しく上回った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-01T22:08:32Z)
• Extrinsic Factors Affecting the Accuracy of Biomedical NER [0.1529342790344802]
  バイオメディカル・ネーム・エンティティ・認識(NER)は、臨床テキスト中の構造化情報を特定することを目的とした批判的タスクである。 バイオメディカル領域のNERは、限られたデータ可用性のために困難である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-29T15:29:49Z)
• Detecting automatically the layout of clinical documents to enhance the performances of downstream natural language processing [53.797797404164946]
  我々は,臨床用PDF文書を処理し,臨床用テキストのみを抽出するアルゴリズムを設計した。 このアルゴリズムは、PDFを使った最初のテキスト抽出と、続いてボディテキスト、左書き、フッタなどのカテゴリに分類される。 それぞれのセクションのテキストから興味ある医学的概念を抽出し,医療的パフォーマンスを評価した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-23T08:38:33Z)
• FineEHR: Refine Clinical Note Representations to Improve Mortality Prediction [3.9026461169566673]
  大規模な電子健康記録は、臨床テキストとバイタルサインデータの豊富な機械学習モデルを提供する。 臨床ノート分析のための高度な自然言語処理(NLP)アルゴリズムの出現にもかかわらず、生臨床データに存在する複雑なテキスト構造とノイズは重大な課題となっている。 本稿では,2つの表現学習技術,すなわちメートル法学習と微調整技術を用いて,臨床ノートの埋め込みを洗練させるシステムFINEEHRを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-24T02:42:52Z)
• Towards Reliable Medical Image Segmentation by utilizing Evidential Calibrated Uncertainty [52.03490691733464]
  本稿では,医療画像セグメンテーションネットワークにシームレスに統合可能な,実装が容易な基礎モデルであるDEviSを紹介する。 主観的論理理論を利用して、医用画像分割の問題に対する確率と不確実性を明示的にモデル化する。 DeviSには不確実性を考慮したフィルタリングモジュールが組み込まれている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-01T05:02:46Z)
• Exploring linguistic feature and model combination for speech recognition based automatic AD detection [61.91708957996086]
  音声ベースの自動ADスクリーニングシステムは、他の臨床スクリーニング技術に代わる非侵襲的でスケーラブルな代替手段を提供する。 専門的なデータの収集は、そのようなシステムを開発する際に、モデル選択と特徴学習の両方に不確実性をもたらす。 本稿では,BERT と Roberta の事前学習したテキストエンコーダのドメイン微調整の堅牢性向上のための特徴とモデルの組み合わせ手法について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-28T05:09:01Z)
• Benchmarking Automated Clinical Language Simplification: Dataset, Algorithm, and Evaluation [48.87254340298189]
  我々はMedLaneという名の新しいデータセットを構築し、自動化された臨床言語簡易化手法の開発と評価を支援する。 我々は,人間のアノテーションの手順に従い,最先端のパフォーマンスを実現するDECLAREと呼ばれる新しいモデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-04T06:09:02Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。