論文の概要: Frame Semantic Patterns for Identifying Underreporting of Notifiable Events in Healthcare: The Case of Gender-Based Violence

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.26969v1
• Date: Thu, 30 Oct 2025 19:52:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-03 17:52:15.904203
• Title: Frame Semantic Patterns for Identifying Underreporting of Notifiable Events in Healthcare: The Case of Gender-Based Violence
• Title（参考訳）: 医療における重要事象の届出不足を識別するためのフレームセマンティックなパターン--性暴力の事例から
• Authors: Lívia Dutra, Arthur Lorenzi, Laís Berno, Franciany Campos, Karoline Biscardi, Kenneth Brown, Marcelo Viridiano, Frederico Belcavello, Ely Matos, Olívia Guaranha, Erik Santos, Sofia Reinach, Tiago Timponi Torrent,
• Abstract要約: 本稿では,医療分野における重要事象の特定のための方法論を紹介する。 この手法はセマンティックフレームを利用してきめ細かいパターンを定義し、構造化されていないデータでそれらを検索する。 本手法は、電子カルテにおけるジェンダーベースの暴力を過度に報告する問題に適用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4715655460633048
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce a methodology for the identification of notifiable events in the domain of healthcare. The methodology harnesses semantic frames to define fine-grained patterns and search them in unstructured data, namely, open-text fields in e-medical records. We apply the methodology to the problem of underreporting of gender-based violence (GBV) in e-medical records produced during patients' visits to primary care units. A total of eight patterns are defined and searched on a corpus of 21 million sentences in Brazilian Portuguese extracted from e-SUS APS. The results are manually evaluated by linguists and the precision of each pattern measured. Our findings reveal that the methodology effectively identifies reports of violence with a precision of 0.726, confirming its robustness. Designed as a transparent, efficient, low-carbon, and language-agnostic pipeline, the approach can be easily adapted to other health surveillance contexts, contributing to the broader, ethical, and explainable use of NLP in public health systems.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,医療分野における重要事象の特定のための方法論を紹介する。 この手法はセマンティックフレームを利用して、細粒度パターンを定義し、非構造化データ、すなわち医療記録中のオープンテキストフィールドで検索する。 本手法は,プライマリ・ケア・ユニットを受診した患者の電子カルテにおける性別ベースの暴力(GBV)の過度な報告問題に適用する。 e-SUS APSから抽出されたブラジルポルトガル語の2100万文のコーパスで、合計8つのパターンが定義され、検索される。 結果は、言語学者によって手動で評価され、測定された各パターンの精度が向上する。 本手法は, 暴力の報告を精度0.726で効果的に識別し, その堅牢性を確認した。 透明で、効率的で、低炭素で、言語に依存しないパイプラインとして設計されたこのアプローチは、他の健康監視状況に容易に適応することができ、公衆衛生システムにおけるNLPの広範な、倫理的、説明可能な使用に寄与する。

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