Combining External Medical Knowledge for Improving Obstetric Intelligent Diagnosis: Model Development and Validation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Data-driven medical health information processing has become a new development trend in obstetrics. Electronic medical records (EMRs) are the basis of evidence-based medicine and an important information source for intelligent diagnosis. To obtain diagnostic results, doctors combine clinical experience and medical knowledge in their diagnosis process. External medical knowledge provides strong support for diagnosis. Therefore, it is worth studying how to make full use of EMRs and medical knowledge in intelligent diagnosis. OBJECTIVE: This study aims to improve the performance of intelligent diagnosis in EMRs by combining medical knowledge. METHODS: As an EMR usually contains multiple types of diagnostic results, the intelligent diagnosis can be treated as a multilabel classification task. We propose a novel neural network knowledge-aware hierarchical diagnosis model (KHDM) in which Chinese obstetric EMRs and external medical knowledge can be synchronously and effectively used for intelligent diagnostics. In KHDM, EMRs and external knowledge documents are integrated by the attention mechanism contained in the hierarchical deep learning framework. In this way, we enrich the language model with curated knowledge documents, combining the advantages of both to make a knowledge-aware diagnosis. RESULTS: We evaluate our model on a real-world Chinese obstetric EMR dataset and showed that KHDM achieves an accuracy of 0.8929, which exceeds that of the most advanced classification benchmark methods. We also verified the model's interpretability advantage. CONCLUSIONS: In this paper, an improved model combining medical knowledge and an attention mechanism is proposed, based on the problem of diversity of diagnostic results in Chinese EMRs. KHDM can effectively integrate domain knowledge to greatly improve the accuracy of diagnosis.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».