論文の概要: Scalable Unit Harmonization in Medical Informatics Using Bi-directional Transformers and Bayesian-Optimized BM25 and Sentence Embedding Retrieval

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.00810v1
• Date: Thu, 01 May 2025 19:09:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-05 17:21:19.803918
• Title: Scalable Unit Harmonization in Medical Informatics Using Bi-directional Transformers and Bayesian-Optimized BM25 and Sentence Embedding Retrieval
• Title（参考訳）: 双方向変換器とベイズ最適化BM25と文埋め込み検索を用いた医療インフォマティクスにおける拡張単位調和
• Authors: Jordi de la Torre,
• Abstract要約: 我々は,大規模臨床データセットにおける一貫性のない単位を調和させるスケーラブルな手法を開発した。 フィルタリング、識別、調和提案生成、自動再ランク付け、手動検証といったマルチステージパイプラインを実装している。 このシステムはランク1で83.39%の精度、ランク5で94.66%のリコールを達成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.14504054468850663
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Objective: To develop and evaluate a scalable methodology for harmonizing inconsistent units in large-scale clinical datasets, addressing a key barrier to data interoperability. Materials and Methods: We designed a novel unit harmonization system combining BM25, sentence embeddings, Bayesian optimization, and a bidirectional transformer based binary classifier for retrieving and matching laboratory test entries. The system was evaluated using the Optum Clinformatics Datamart dataset (7.5 billion entries). We implemented a multi-stage pipeline: filtering, identification, harmonization proposal generation, automated re-ranking, and manual validation. Performance was assessed using Mean Reciprocal Rank (MRR) and other standard information retrieval metrics. Results: Our hybrid retrieval approach combining BM25 and sentence embeddings (MRR: 0.8833) significantly outperformed both lexical-only (MRR: 0.7985) and embedding-only (MRR: 0.5277) approaches. The transformer-based reranker further improved performance (absolute MRR improvement: 0.10), bringing the final system MRR to 0.9833. The system achieved 83.39\% precision at rank 1 and 94.66\% recall at rank 5. Discussion: The hybrid architecture effectively leverages the complementary strengths of lexical and semantic approaches. The reranker addresses cases where initial retrieval components make errors due to complex semantic relationships in medical terminology. Conclusion: Our framework provides an efficient, scalable solution for unit harmonization in clinical datasets, reducing manual effort while improving accuracy. Once harmonized, data can be reused seamlessly in different analyses, ensuring consistency across healthcare systems and enabling more reliable multi-institutional studies and meta-analyses.
• Abstract（参考訳）: 目的: 大規模臨床データセットにおいて不整合ユニットを調和させるスケーラブルな手法を開発し,評価すること。 材料と方法: BM25, 文埋め込み, ベイズ最適化, 双方向トランスフォーマーに基づくバイナリ分類器を組み合わせた, 実験室試験項目の検索と一致のための新しいユニット調和システムを構築した。 このシステムはOptum Clinformatics Datamartデータセット(750億エントリ)を用いて評価された。 我々は、フィルタリング、識別、調和提案生成、自動再ランク付け、手動検証というマルチステージパイプラインを実装した。 平均相反ランク(MRR)およびその他の標準情報検索指標を用いて評価を行った。 結果: BM25 と文埋め込み (MRR: 0.8833) を併用したハイブリッド検索手法は, 語彙のみ (MRR: 0.7985) と埋め込みのみ (MRR: 0.5277) の両方で有意に優れていた。 トランスをベースとしたリランカーはさらなる性能向上(絶対MRRの改善:0.10)を行い、最終的なシステムMRRは0.9833となった。 このシステムはランク1で83.39\%の精度、ランク5で94.66\%のリコールを達成した。 議論:ハイブリッドアーキテクチャは、語彙的および意味的アプローチの補完的な強みを効果的に活用する。 リランカは、医学用語の複雑な意味関係により、初期検索コンポーネントがエラーを起こすケースに対処する。 結論: このフレームワークは, 臨床データセットの単体調和を効果的かつスケーラブルに実現し, 手作業の労力を削減し, 精度を向上する。 一度調和すると、データは異なる分析でシームレスに再利用でき、医療システム間の一貫性を確保し、より信頼性の高い多施設研究とメタ分析を可能にします。

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