論文の概要: Reliable Extraction of Clinical Follow-Up Instructions: A Hybrid Neural-Symbolic Pipeline
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.26560v1
- Date: Tue, 26 May 2026 05:14:33 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-27 17:51:41.680889
- Title: Reliable Extraction of Clinical Follow-Up Instructions: A Hybrid Neural-Symbolic Pipeline
- Title（参考訳）: 臨床フォローアップ指導の信頼性--ハイブリッドニューラルネットワーク-シンボリックパイプライン-
- Abstract要約: 我々は,ニューラルシンボリックなハイブリッドパイプラインを直接生成に対して試験する。
本研究は,2000点の合成外用コーパスについて検討した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.0484058393522
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Objective. Outpatient notes carry follow-up instructions pairing actions with future times ("MRI brain in two weeks"). Extracting (action, date) pairs supports scheduling and audit, but generative extractors miss the date because linking and arithmetic are implicit in decoding. We test a hybrid neural-symbolic pipeline against direct generation. Methods. We define TestSpecification and TimeSpecification entities and a ScheduledFor relation. BioBERT feeds BIO tagging and a biaffine linker; entities are canonicalized via a 28-action ontology and times normalized to day offsets deterministically. We evaluate on a 2,000-note synthetic outpatient corpus with action-disjoint splits (18 train, 6 OOV-test) against zero-shot GPT-4o-mini and LoRA-fine-tuned LLaMA-3 8B with note-level bootstrap 95% CIs. Results. On 259-note seen and OOV splits the hybrid pipeline achieves Test-Time Pair F1 of 0.997 and 0.986 with 0.00-day MAE. Baselines reach high action F1 (LLaMA-3 0.992; GPT-4o-mini 0.963 seen) but Pair F1 stays at 0.51-0.57 (LLaMA-3) and 0.53 (GPT-4o-mini), CIs non-overlapping with the hybrid. Conclusion. Separating learned entity extraction from deterministic date arithmetic outperforms generation on this benchmark, generalizes to held-out actions, and exposes failure modes. Transfer to real EHR notes is the next validation; a first-pass realism check is in Limitations.
- Abstract（参考訳）: 目的。
外来のノートは、将来の時間とペアリングの指示を受ける("MRI brain in two weeks")。
抽出(アクション、日付)ペアはスケジューリングと監査をサポートするが、生成的抽出器はデコードにおいてリンクと算術が暗黙的であるため、日付を逃す。
我々は,ニューラルシンボリックなハイブリッドパイプラインを直接生成に対して試験する。
メソッド。
TestSpecification と TimeSpecification のエンティティと ScheduledFor の関係を定義します。
BioBERTは、BIOタグ付けとビファインリンカーを供給し、エンティティは28アクションオントロジーと日々のオフセットに正常化された時間によって、決定的に正準化される。
ゼロショット GPT-4o-mini と LoRA-fine-tuned LLaMA-3 8B に対して, アクション・ディスジョイント・スプリット(18例, 6例, OOV-test)を併用した2000点の合成外用コーパスについて検討した。
結果。
259注でOOVはハイブリッドパイプラインを分割し、0.997と0.986のテストタイムペアF1を0.00日MAEで達成した。
ベースラインは高い作用を持つF1(LLaMA-3 0.992; GPT-4o-mini 0.963)に達するが、Pair F1は0.51-0.57(LLaMA-3)と0.53(GPT-4o-mini)に留まり、CIはハイブリッドと重複しない。
結論。
決定論的日付算術からの学習されたエンティティ抽出は、このベンチマークで生成を上回り、保留動作に一般化し、障害モードを公開する。
実際の EHR ノートへの転送が次のバリデーションである。
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論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-25T01:00:58Z)
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