Deep Learning and NLP For Knowledge Extraction from Laboratory Reports
Notice bibliographique
Résumé
IntroductionDue to the ever-growing volume and complexity of clinical data, it has become a tedious task to extract information from data for secondary uses such as decision support, quality assurance, and outcome analysis. Recently, there have been great advances in Natural Language Processing (NLP) approaches that automate knowledge extraction from clinical reports in order to save costs and improve efficiency. Objectives/ApproachOur goal is the development of an NLP tool designed to automatically extract and encode clinical information from laboratory reports. This study describes and evaluates our NLP tool on provincial repositories of laboratory tests and results called Ontario Laboratory Information System (OLIS). OLIS is an electronic system that covers >200 labs and stores patients’ current and past test results as patients move through different areas of the healthcare system. Our NLP tool is a modular system of pipelined components including Named Entity Recognition module for extracting mentions of virus and test mentions and inference to combine extracted entities into a meaningful outcome. ResultsInitial analyses were conducted on a segment of OLIS related to laboratory tests for respiratory viruses. This data included over a million observations corresponding to ~100 Logical Observation Identifiers Names and Codes (LOINC), with >40,000 unique strings. The clinical text was cleaned, tokenized, and parsed using an in-house text algorithm that was continually refined with manual review from clinical experts. This data was then encoded as virus and test types to be used as a ground truth. The NLP tool was built on ground truth data and achieved an accuracy greater than 95%. Conclusion/ImplicationsApproaches like these can be applied to many areas of health research that make use of clinical reports. Our methods, when optimized and validated, can be deployed into clinical systems to provide on-the-spot analysis of various laboratory reports.
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 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».