論文の概要: OEMA: Ontology-Enhanced Multi-Agent Collaboration Framework for Zero-Shot Clinical Named Entity Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.15211v2
• Date: Thu, 20 Nov 2025 04:13:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-21 15:01:03.167492
• Title: OEMA: Ontology-Enhanced Multi-Agent Collaboration Framework for Zero-Shot Clinical Named Entity Recognition
• Title（参考訳）: OEMA:ゼロショット臨床名称認識のためのオントロジー強化多エージェント協調フレームワーク
• Authors: Xinli Tao, Xin Dong, Xuezhong Zhou,
• Abstract要約: マルチエージェントコラボレーションに基づく新規ゼロショット臨床NERフレームワークを提案する。 OEMAは, 正確なマッチング評価を行い, 最先端の性能を達成できることが示唆された。 今後の研究は、臨床NLPにおける適用性を高めるために、継続的な学習とオープンドメイン適応に焦点を当てる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.790213951638059
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: With the rapid expansion of unstructured clinical texts in electronic health records (EHRs), clinical named entity recognition (NER) has become a crucial technique for extracting medical information. However, traditional supervised models such as CRF and BioClinicalBERT suffer from high annotation costs. Although zero-shot NER based on large language models (LLMs) reduces the dependency on labeled data, challenges remain in aligning example selection with task granularity and effectively integrating prompt design with self-improvement frameworks. To address these limitations, we propose OEMA, a novel zero-shot clinical NER framework based on multi-agent collaboration. OEMA consists of three core components: (1) a self-annotator that autonomously generates candidate examples; (2) a discriminator that leverages SNOMED CT to filter token-level examples by clinical relevance; and (3) a predictor that incorporates entity-type descriptions to enhance inference accuracy. Experimental results on two benchmark datasets, MTSamples and VAERS, demonstrate that OEMA achieves state-of-the-art performance under exact-match evaluation. Moreover, under related-match criteria, OEMA performs comparably to the supervised BioClinicalBERT model while significantly outperforming the traditional CRF method. OEMA improves zero-shot clinical NER, achieving near-supervised performance under related-match criteria. Future work will focus on continual learning and open-domain adaptation to expand its applicability in clinical NLP.
• Abstract（参考訳）: 電子健康記録(EHR)における非構造化臨床テキストの急速な拡大に伴い、臨床名義認識(NER)は医療情報を抽出するための重要な技術となっている。 しかし、CRFやBioClinicalBERTのような従来の教師付きモデルは、高いアノテーションコストに悩まされている。 大きな言語モデル(LLM)に基づくゼロショットNERはラベル付きデータへの依存を減らすが、サンプル選択とタスクの粒度を整合させ、迅速な設計と自己改善フレームワークを効果的に統合するという課題は残る。 これらの制約に対処するために,マルチエージェント協調に基づく新規ゼロショット臨床NERフレームワークであるOEMAを提案する。 OEMA は,(1) 自律的に候補例を生成する自己アノテーション,(2) SNOMED CT を利用してトークンレベルのサンプルを臨床関連性でフィルタリングする識別,(3) 推論精度を高めるためにエンティティタイプ記述を組み込んだ予測器の3つのコアコンポーネントから構成される。 MTSamplesとVAERSという2つのベンチマークデータセットの実験結果は、OEMAが正確なマッチング評価の下で最先端のパフォーマンスを達成することを実証している。 さらに、関連するマッチング基準の下では、OEMAは従来のCRF法を著しく上回りながら、教師付きBioClinicalBERTモデルと同等に機能する。 OEMAはゼロショット臨床NERを改良し、関連するマッチング基準の下でほぼ監督された性能を達成する。 今後の研究は、臨床NLPにおける適用性を高めるために、継続的な学習とオープンドメイン適応に焦点を当てる。

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