How Natural Language Processing Can Aid With Pulmonary Oncology Tumor Node Metastasis Staging From Free-Text Radiology Reports: Algorithm Development and Validation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Natural language processing (NLP) is thought to be a promising solution to extract and store concepts from free text in a structured manner for data mining purposes. This is also true for radiology reports, which still consist mostly of free text. Accurate and complete reports are very important for clinical decision support, for instance, in oncological staging. As such, NLP can be a tool to structure the content of the radiology report, thereby increasing the report's value. OBJECTIVE: This study describes the implementation and validation of an N-stage classifier for pulmonary oncology. It is based on free-text radiological chest computed tomography reports according to the tumor, node, and metastasis (TNM) classification, which has been added to the already existing T-stage classifier to create a combined TN-stage classifier. METHODS: SpaCy, PyContextNLP, and regular expressions were used for proper information extraction, after additional rules were set to accurately extract N-stage. RESULTS: The overall TN-stage classifier accuracy scores were 0.84 and 0.85, respectively, for the training (N=95) and validation (N=97) sets. This is comparable to the outcomes of the T-stage classifier (0.87-0.92). CONCLUSIONS: This study shows that NLP has potential in classifying pulmonary oncology from free-text radiological reports according to the TNM classification system as both the T- and N-stages can be extracted with high accuracy.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».