論文の概要: Converting Annotated Clinical Cases into Structured Case Report Forms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.11666v1
• Date: Fri, 13 Jun 2025 10:53:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-16 17:50:49.756028
• Title: Converting Annotated Clinical Cases into Structured Case Report Forms
• Title（参考訳）: 注釈を付した症例を構造化された症例に変換する
• Authors: Pietro Ferrazzi, Alberto Lavelli, Bernardo Magnini,
• Abstract要約: ケースレポートフォーム(CRF)は、臨床研究における結果の正確性、信頼性、妥当性を保証するため、主に医学研究で使用される。 本稿では,2言語でE3Cデータセットに適用した半自動変換手法を提案する。 我々は,スロットフィリングがイタリア語で59.7%,英語で67.3%に達することを報告している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.5912245880418125
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Case Report Forms (CRFs) are largely used in medical research as they ensure accuracy, reliability, and validity of results in clinical studies. However, publicly available, wellannotated CRF datasets are scarce, limiting the development of CRF slot filling systems able to fill in a CRF from clinical notes. To mitigate the scarcity of CRF datasets, we propose to take advantage of available datasets annotated for information extraction tasks and to convert them into structured CRFs. We present a semi-automatic conversion methodology, which has been applied to the E3C dataset in two languages (English and Italian), resulting in a new, high-quality dataset for CRF slot filling. Through several experiments on the created dataset, we report that slot filling achieves 59.7% for Italian and 67.3% for English on a closed Large Language Models (zero-shot) and worse performances on three families of open-source models, showing that filling CRFs is challenging even for recent state-of-the-art LLMs. We release the datest at https://huggingface.co/collections/NLP-FBK/e3c-to-crf-67b9844065460cbe42f80166
• Abstract（参考訳）: ケースレポートフォーム(CRF)は、臨床研究における結果の正確性、信頼性、妥当性を保証するため、主に医学研究で使用される。 しかし、CRFデータセットは公開されていないため、臨床ノートからCRFを埋めることのできるCRFスロットフィリングシステムの開発が制限されている。 CRFデータセットの不足を軽減するため,情報抽出タスクにアノテートされたデータセットを活用し,構造化されたCRFに変換することを提案する。 本稿では,2言語(英語とイタリア語)のE3Cデータセットに適用した半自動変換手法を提案する。 生成したデータセットに関するいくつかの実験を通じて、スロットフィリングはイタリア語で59.7%、英語で67.3%をクローズドな大言語モデル(ゼロショット)で達成し、オープンソースモデルの3つのファミリでパフォーマンスが悪くなることを報告した。 We release the datet at https://huggingface.co/collections/NLP-FBK/e3c-to-crf-67b9844065460c42f80166

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