論文の概要: Bridging AI Innovation and Healthcare Needs: Lessons Learned from Incorporating Modern NLP at The BC Cancer Registry

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.09991v2
• Date: Fri, 15 Aug 2025 15:04:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-18 14:51:23.570042
• Title: Bridging AI Innovation and Healthcare Needs: Lessons Learned from Incorporating Modern NLP at The BC Cancer Registry
• Title（参考訳）: 最新AIイノベーションと医療の必要性 - BC Cancer Registryにおける最新のNLPの導入から学んだ教訓
• Authors: Lovedeep Gondara, Gregory Arbour, Raymond Ng, Jonathan Simkin, Shebnum Devji,
• Abstract要約: 自然言語処理(NLP)ソリューションのデプロイは、現実的な課題を提示します。 明確なビジネス目標に基づいて問題を定義することの重要性を強調します。 実用的なモデル選択の必要性、データ品質への厳格な注意、堅牢なエラー軽減戦略を強調します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0447192404937353
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Automating data extraction from clinical documents offers significant potential to improve efficiency in healthcare settings, yet deploying Natural Language Processing (NLP) solutions presents practical challenges. Drawing upon our experience implementing various NLP models for information extraction and classification tasks at the British Columbia Cancer Registry (BCCR), this paper shares key lessons learned throughout the project lifecycle. We emphasize the critical importance of defining problems based on clear business objectives rather than solely technical accuracy, adopting an iterative approach to development, and fostering deep interdisciplinary collaboration and co-design involving domain experts, end-users, and ML specialists from inception. Further insights highlight the need for pragmatic model selection (including hybrid approaches and simpler methods where appropriate), rigorous attention to data quality (representativeness, drift, annotation), robust error mitigation strategies involving human-in-the-loop validation and ongoing audits, and building organizational AI literacy. These practical considerations, generalizable beyond cancer registries, provide guidance for healthcare organizations seeking to successfully implement AI/NLP solutions to enhance data management processes and ultimately improve patient care and public health outcomes.
• Abstract（参考訳）: 臨床文書からのデータ抽出を自動化することは、医療設定における効率向上に重要な可能性をもたらすが、自然言語処理(NLP)ソリューションの展開は、現実的な課題をもたらす。 ブリティッシュコロンビア癌登録簿(British Columbia Cancer Registry, BCCR)における情報抽出・分類タスクのための様々なNLPモデルの実装経験をもとに, 本論文はプロジェクトライフサイクルを通じて学んだ重要な教訓を共有した。 我々は、単に技術的正確性ではなく、明確なビジネス目標に基づく問題を定義することの重要性を強調し、開発に反復的なアプローチを採用し、ドメインエキスパート、エンドユーザー、MLスペシャリストを初めから巻き込んだ深い学際的なコラボレーションと共同設計を促進する。 さらなる洞察は、実用的モデル選択(適切なハイブリッドアプローチやよりシンプルな方法を含む)の必要性、データ品質への厳格な注意(表現性、ドリフト、アノテーション)、ヒューマン・イン・ザ・ループの検証と継続的な監査を含む堅牢なエラー軽減戦略、組織的なAIリテラシーの構築を強調している。 これらの実践的考察は、がん登録を超えて一般化可能であり、データ管理プロセスを強化し、最終的には患者のケアと公衆衛生の成果を改善するために、AI/NLPソリューションをうまく実装しようとしている医療組織に対してガイダンスを提供する。

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