Vi föreslog en oövervakad hybridmetod -Intelligent Word Embedding (IWE) som kombinerar neural inbäddningsmetod med en semantisk ordbok kartteknik för att skapa en tät vektor representation av ostrukturerade radiologirapporter. Vi tillämpade IWE för att generera inbäddning av bröst CT radiologi rapporter från två hälso-och sjukvårdsorganisationer och utnyttjade vektor representationer till semi-automat rapport kategorisering baserat på kliniskt relevant kategorisering relaterad till diagnosen lungemboli (PE). Vi jämför prestandan mot ett toppmodernt regelbaserat verktyg, PeFinder och out-of-the-box ord2vek. På Stanford-testsetet uppnådde IWE-modellen genomsnittliga F1-poäng 0,97, medan PeFinder fick 0,9 och det ursprungliga ordet2vek fick 0,94. På UPMC-datauppsättningen var IWE-modellens genomsnittliga F1-poäng 0,94, när PeFinder gjorde 0,92 och word2vek 0,85. IWE-modellen hade lägsta generaliseringsfel med högsta F1-poäng. Av särskilt intresse överträffade IWE-modellen (utbildad på Stanford-datasetet) PeFinder på UPMC-datasetetet som ursprungligen användes för att skräddarsy PeFinder-modellen.
Banerjee m.fl. REF föreslog en oövervakad hybridmetod-Intelligent Word Embedding (IWE) som kombinerar neural inbäddningsmetod med en semantisk ordbok kartteknik för att skapa en tät vektor representation av ostrukturerade radiologirapporter.
Radiology Report Annotation using Intelligent Word Embeddings: Applied to Multi-institutional Chest CT Cohort
{'venue': 'Journal of biomedical informatics', 'journal': 'Journal of biomedical informatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}