Syndromisk övervakning upptäcker och övervakar individ- och befolkningshälsoindikatorer genom källor som akutmottagningsjournaler. Automatiserad klassificering av dessa register kan förbättra detektionshastigheten vid utbrott och diagnosnoggrannheten. Nuvarande syndromiska system bygger på handkodade nyckelordsbaserade metoder för att tolka skrivna fält och kan dra nytta av användningen av moderna modeller för övervakad inlärning. I detta papper implementerar vi två återkommande neurala nätverksmodeller baserade på långtidsminne (LSTM) och gated recidiverande enheter (GRU) celler och jämföra dem med två traditionella bag-of-words klassificerare: multinomial naiva Bayes (MNB) och en stöd vektor maskin (SVM). MNB Classifier är en av bara två maskininlärningsalgoritmer som för närvarande används för syndromisk övervakning. Alla fyra modellerna är utbildade för att förutsäga diagnostiska kodgrupper som definieras av Clinical Classification Software, först för att förutsäga från urladdning diagnos, sedan från huvudklagomål fält. Klassificeringarna är utbildade på 3,6 miljoner avidentifierade journaler från en enda amerikansk jurisdiktion. Vi jämför dessa modellers prestanda främst med F1-poängen. Vi mäter den absoluta modellens prestanda för att avgöra vilka förhållanden som är mest lämpliga för övervakning enbart baserat på huvudklagomål. Använda urladdningsdiagnoser LSTM klassificerare presterar bäst, men alla modeller uppvisar en F1 poäng över 96.00. GRU presterar bäst på huvudklagomål (F1=47.38), och MNB med bigrams presterar värst (F1=39.40). Vissa typer av syndrom är lättare att upptäcka än andra. Till exempel förutspår huvudklagomål med hjälp av GRU-modellen alkoholrelaterade sjukdomar väl (F1=78.91) men förutspår influensa dåligt (F1=14.80). I samtliga fall överträffade RNN-modellerna ordensbag-of-word klassificerare som föreslog djupinlärning modeller skulle avsevärt förbättra den automatiska klassificeringen av ostrukturerad text för syndromic övervakning.
Forskare i Australien använde sig av Recurrent Neural Networks (RNN) för klassificering av huvudklagomål till Australian Emergency Department REF.
Chief complaint classification with recurrent neural networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Medicine', 'Computer Science']}