Abstrakta diagnostiska radiologer förväntas granska och assimilera resultat från tidigare studier när de konstruerar sin helhetsbedömning av den aktuella studien. Radiologiinformationssystem underlättar denna process genom att presentera radiologen med en undergrupp av tidigare studier som är mer benägna att vara relevanta för den aktuella studien, oftast genom att jämföra anatomisk täckning av både aktuella och tidigare studier. Det åligger radiologen att granska den fullständiga textrapporten och/eller bilderna från dessa tidigare studier, en process som är tidskrävande och ger en betydande risk för att förbise en relevant tidigare undersökning eller upptäckt. Denna risk förvärras när patienter har dussintals eller till och med hundratals tidigare avbildningsstudier. Vårt mål är att bedöma genomförbarheten av naturliga språk bearbetning tekniker för att automatiskt extrahera hävdade och negated sjukdom enheter från fritext radiologi rapporter som ett steg mot automatiserad rapport summering. Vi jämförde automatiskt extraherade sjukdom nämner till en guld-standard uppsättning av manuella annoteringar för 50 radiologirapporter från CT buk och bäcken undersökningar. Den automatiserade rapporten sammanfattning pipeline fann perfekt eller överlappande partiella matchningar för 86% av den manuellt kommenterade sjukdomen nämner (känslighet 0.86, precision 0,66, noggrannhet 0,59, F1 poäng 0,74). Den automatiska rörledningens prestanda var god, och den övergripande noggrannheten liknade interobserver-avtalet mellan de två manuella notatorerna.
REF byggde en NLP pipeline för att identifiera påstådda och negerade sjukdomsenheter i impression delen av radiologirapporter som ett steg mot rapportsammanfattning.
Automated Radiology Report Summarization Using an Open-Source Natural Language Processing Pipeline
{'venue': 'Journal of Digital Imaging', 'journal': 'Journal of Digital Imaging', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}