Using Natural Language Processing to Identify Symptomatic Adverse Events in Pediatric Oncology: Tutorial for Clinician Researchers
Notice bibliographique
Résumé
Unlabelled: Artificial intelligence (AI) is poised to become an integral component in health care research and delivery, promising to address complex challenges with unprecedented efficiency and precision. However, many clinicians lack training and experience with AI, and for those who wish to incorporate AI into research and practice, the path forward remains unclear. Technical barriers, institutional constraints, and lack of familiarity with computer and data science frequently stall progress. In this tutorial, we present a transparent account of our experiences as a newly established interdisciplinary team of clinical oncology researchers and data scientists working to develop a natural language processing model to identify symptomatic adverse events during pediatric cancer therapy. We outline the key steps for clinicians to consider as they explore the utility of AI in their inquiry and practice, including building a digital laboratory, curating a large clinical dataset, and developing early-stage AI models. We emphasize the invaluable role of institutional support, including financial and logistical resources, and dedicated and innovative computer and data scientists as equal partners in the research team. Our account highlights both facilitators and barriers encountered spanning financial support, learning curves inherent with interdisciplinary collaboration, and constraints of time and personnel. Through this narrative tutorial, we intend to demystify the process of AI research and equip clinicians with actionable steps to initiate new ventures in oncology research. As AI continues to reshape the research and practice landscapes, sharing insights from past successes and challenges will be essential to informing a clear path forward.
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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 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».