Natural language processing for automated breast cancer recurrence detection and classification in computed tomography reports.
Notice bibliographique
Résumé
e13591 Background: Relapse is a major concern for oncologists and breast cancer survivors that necessitates additional treatment and often leads to mortality. Cancer registries routinely track cancer mortality, but few monitor for relapse because of logistical challenges and prohibitive costs. In this context, Natural Language Processing (NLP) is a promising tool. Merging artificial intelligence with linguistics, NLP can rapidly analyze vast volumes of text in electronic health records. This capability of NLP is particularly valuable for Computed Tomography (CT) scans used in breast cancer care. CT scans are routinely used to characterize breast cancer progression and are described in transcribed dictations by radiologists. We aimed to apply NLP to these text reports to identify breast cancer relapses. Objective: To automate breast cancer relapse detection and classification in CT text reports using NLP. Methods: We analyzed 1,445 CT text reports from patients diagnosed with breast cancer between January 1, 2005, and December 31, 2014. These reports underwent manual review by trained human annotators. Text was annotated to identify terminology defining local, regional, and distant breast cancer relapses. Annotated reports were partitioned into a training-validation set (90% cohort) and a test set (10% cohort) for NLP model development. Results: In our dataset of 1,445 CT text reports, 72 (5.0%) were classified as local relapse, 97 (6.7%) as regional relapse, and 743 (51.4%) as distant relapse. The performance of our NLP model using the training-validation dataset can be summarized by the following metrics and 95% confidence intervals: 94% (±3.2) accuracy for detection and 96% (±2.9) accuracy for classification. The performance of our NLP model was confirmed using the test dataset, with 90% (±4.5) accuracy for detection and 91% (±6.3) accuracy for classification. For reference, all metrics are outlined (Table). Conclusions: Our model for identifying regional and distant relapses in CT reports had excellent performance, but had lower sensitivity for local relapses, posing a risk of false negatives. Automating the identification and classification of breast cancer relapses, if used retrospectively, can enhance cancer registry data about patient outcomes and, if used prospectively, holds the potential for enhancing patient care. [Table: see text]
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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 | 0,006 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,007 |
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 ».