Bakgrund: Klinisk textklassificering är ett grundläggande problem i medicinsk behandling av naturligt språk. Befintliga studier har tillsammans fokuserat på regler eller kunskapskällor-baserad funktionsteknik, men endast ett begränsat antal studier har utnyttjat effektiv representation inlärningsförmåga djupinlärningsmetoder. Metoder: I denna studie föreslår vi ett nytt tillvägagångssätt som kombinerar regelbaserade funktioner och kunskapsstyrda djupinlärningsmodeller för effektiv sjukdomsklassificering. Kritiska steg i vår metod inkluderar att känna igen triggerfraser, förutsäga klasser med mycket få exempel med hjälp av triggerfraser och utbildning en convolutional neural network (CNN) med ord inbäddade och Uniified Medical Language System (UMLS) enhet inbäddade. Resultat: Vi utvärderade vår metod på 2008 Integrering Informatik med biologi och Bedside (i2b2) fetma utmaning. Resultaten visar att vår metod överträffar de senaste metoderna. Vi visade att CNN modellen är kraftfull för att lära sig effektiva dolda funktioner, och CUIs inbäddningar är till hjälp för att bygga kliniska text representationer. Detta visar att integreringen av domänkunskap i CNN-modeller är lovande.
På liknande sätt, Yao et al. I REF föreslogs en klassificeringsmetod för klinisk text som kombinerar regelbaserade funktioner för att identifiera utlösande fraser och kunskapsstyrda CNN för sjukdomsklassificering.
Clinical text classification with rule-based features and knowledge-guided convolutional neural networks
{'venue': 'BMC Medical Informatics and Decision Making', 'journal': 'BMC Medical Informatics and Decision Making', 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Medicine', 'Computer Science']}