Bakgrund: Automatisk klinisk textklassificering är en naturlig språkbehandlingsteknik (NLP) som låser upp information inbäddad i kliniska berättelser. Maskininlärningsmetoder har visat sig vara effektiva för kliniska textklassificeringsuppgifter. Men en framgångsrik maskininlärningsmodell kräver vanligtvis omfattande mänskliga insatser för att skapa märkta träningsdata och utföra funktionsteknik. I denna studie föreslår vi ett paradigm för klassificering av klinisk text med hjälp av svag övervakning och djup representation för att minska dessa mänskliga insatser. Metoder: Vi utvecklar en regelbaserad NLP-algoritm för att automatiskt generera etiketter för träningsdata, och sedan använda förtränade ord inbäddningar som djup representation funktioner för utbildning maskininlärning modeller. Eftersom maskininlärning tränas på etiketter som genereras av den automatiska NLP-algoritmen, kallas denna utbildning för svag övervakning. Vi utvärderar paradigmeffekten på två institutionella fallstudier på Mayo Clinic: rökstatusklassificering och proximal femur (hip) frakturklassificering, och en fallstudie med hjälp av en offentlig datauppsättning: i2b2 2006 rökstatus klassificering delad uppgift. Vi testar fyra allmänt använda modeller för maskininlärning, nämligen Support Vector Machine (SVM), Random Forest (RF), Multilayer Perceptron Neural Networks (MLPNN), och Convolutional Neural Networks (CNN), med hjälp av detta paradigm. Precision, recall, och F1 poäng används som mått för att utvärdera prestanda. Resultat: CNN uppnår bästa prestanda i båda institutionernas uppgifter (F1-poäng: 0,92 för Mayo Clinic rökstatus klassificering och 0,97 för brott klassificering). Vi visar att ord inbäddningar betydligt överträffar tf-idf och ämnesmodellering funktioner i paradigmet, och att CNN fångar ytterligare mönster från den svaga tillsynen jämfört med de regelbaserade NLP algoritmer. Vi ser också två nackdelar med det föreslagna paradigmet att CNN är mer känsligt för storleken på utbildningsdata, och att det föreslagna paradigmet kanske inte är effektivt för komplexa klassificeringsuppgifter i flera klasser. Slutsats: Det föreslagna paradigmet för klassificering av klinisk text skulle kunna minska människans ansträngningar att skapa data och funktionsteknik för att tillämpa maskininlärning på klassificering av klinisk text genom att utnyttja svag övervakning och djup representation. De experimentella experimenten har validerat paradigmets effektivitet genom två institutionella och en delad klinisk textklassificering.
Vid klassificering av klinisk text, Wang et al. Ref presenterade ett klassificeringsparadigm med hjälp av svag övervakning och djup representation för att minska de mänskliga insatserna.
A clinical text classification paradigm using weak supervision and deep representation
{'venue': 'BMC Medical Informatics and Decision Making', 'journal': 'BMC Medical Informatics and Decision Making', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}