Family History Information Extraction With Neural Attention and an Enhanced Relation-Side Scheme: Algorithm Development and Validation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Identifying and extracting family history information (FHI) from clinical reports are significant for recognizing disease susceptibility. However, FHI is usually described in a narrative manner within patients' electronic health records, which requires the application of natural language processing technologies to automatically extract such information to provide more comprehensive patient-centered information to physicians. OBJECTIVE: This study aimed to overcome the 2 main challenges observed in previous research focusing on FHI extraction. One is the requirement to develop postprocessing rules to infer the member and side information of family mentions. The other is to efficiently utilize intrasentence and intersentence information to assist FHI extraction. METHODS: We formulated the task as a sequential labeling problem and propose an enhanced relation-side scheme that encodes the required family member properties to not only eliminate the need for postprocessing rules but also relieve the insufficient training instance issues. Moreover, an attention-based neural network structure was proposed to exploit cross-sentence information to identify FHI and its attributes requiring cross-sentence inference. RESULTS: The dataset released by the 2019 n2c2/OHNLP family history extraction task was used to evaluate the performance of the proposed methods. We started by comparing the performance of the traditional neural sequence models with the ordinary scheme and enhanced scheme. Next, we studied the effectiveness of the proposed attention-enhanced neural networks by comparing their performance with that of the traditional networks. It was observed that, with the enhanced scheme, the recall of the neural network can be improved, leading to an increase in the F score of 0.024. The proposed neural attention mechanism enhanced both the recall and precision and resulted in an improved F score of 0.807, which was ranked fourth in the shared task. CONCLUSIONS: We presented an attention-based neural network along with an enhanced tag scheme that enables the neural network model to learn and interpret the implicit relationship and side information of the recognized family members across sentences without relying on heuristic rules.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».