論文の概要: Accelerating Clinical NLP at Scale with a Hybrid Framework with Reduced GPU Demands: A Case Study in Dementia Identification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.12494v1
• Date: Wed, 16 Apr 2025 21:24:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-18 14:37:23.014142
• Title: Accelerating Clinical NLP at Scale with a Hybrid Framework with Reduced GPU Demands: A Case Study in Dementia Identification
• Title（参考訳）: GPU需要を低減したハイブリッドフレームワークによる大規模臨床NLPの高速化:認知症鑑定を事例として
• Authors: Jianlin Shi, Qiwei Gan, Elizabeth Hanchrow, Annie Bowles, John Stanley, Adam P. Bress, Jordana B. Cohen, Patrick R. Alba,
• Abstract要約: 本稿では,ルールベースのフィルタリング,サポートベクトルマシン(SVM)分類器,BERTモデルを統合するハイブリッドNLPフレームワークを提案する。 我々はこの枠組みを、重篤な高血圧を持つ490万人の退役軍人の認知症鑑定ケーススタディに応用し、210億の臨床記録を分析した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.12369842801624054
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• Abstract: Clinical natural language processing (NLP) is increasingly in demand in both clinical research and operational practice. However, most of the state-of-the-art solutions are transformers-based and require high computational resources, limiting their accessibility. We propose a hybrid NLP framework that integrates rule-based filtering, a Support Vector Machine (SVM) classifier, and a BERT-based model to improve efficiency while maintaining accuracy. We applied this framework in a dementia identification case study involving 4.9 million veterans with incident hypertension, analyzing 2.1 billion clinical notes. At the patient level, our method achieved a precision of 0.90, a recall of 0.84, and an F1-score of 0.87. Additionally, this NLP approach identified over three times as many dementia cases as structured data methods. All processing was completed in approximately two weeks using a single machine with dual A40 GPUs. This study demonstrates the feasibility of hybrid NLP solutions for large-scale clinical text analysis, making state-of-the-art methods more accessible to healthcare organizations with limited computational resources.
• Abstract（参考訳）: 臨床自然言語処理(NLP)は、臨床研究と手術の双方においてますます需要が高まっている。 しかし、最先端のソリューションのほとんどはトランスフォーマーベースであり、高い計算資源を必要とし、アクセシビリティを制限している。 本稿では,ルールベースのフィルタリング,サポートベクトルマシン(SVM)分類器,BERTモデルを統合するハイブリッドNLPフレームワークを提案する。 我々はこの枠組みを、重篤な高血圧を持つ490万人の退役軍人の認知症鑑定ケーススタディに応用し、210億の臨床記録を分析した。 患者レベルでは精度0.90,リコール0.84,F1スコア0.87が得られた。 さらに、このNLPアプローチは、構造化データ手法の3倍以上の認知症の症例を同定した。 全処理は約2週間で、デュアルA40 GPUを搭載した1台のマシンで完了した。 本研究は,大規模臨床テキスト分析のためのハイブリッドNLPソリューションの実現可能性を示す。

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