Utdrag av relevanta patologiska termer från radiologirapporter är viktigt för korrekta bildmärknings- och sjukdomspopulationsstudier. I detta brev jämför vi prestanda av några kända programgränssnitt (APIs) för uppgiften av thorax abnormality extraktion från radiologi rapporter. Vi utforskade flera medicinska domänspecifika annoteringsverktyg som Medical Text Indexer (MTI) med non-MEDLINE och Mesh On Demand (MOD) alternativ och generiska Natural Language Understanding (NLU) API som tillhandahålls av IBM molnet. Våra resultat visar att även om MTI och MOD är avsedda att extrahera medicinska termer, är deras prestanda sämre jämfört med generiska extraktion API som IBM NLU. Slutligen utbildade vi en DNN-baserad Entity Recognition (NER) modell för att extrahera nyckelordet ord från radiologirapporter. Vår modell överträffar den medicinska specifika och generiska API-prestandan med stor marginal. Våra resultat visar otillräckligheten av generiska API:er för patologisk extraktion uppgift och fastställer vikten av domänspecifika modellutbildningar för förbättrade resultat. Vi hoppas att dessa resultat motiverar forskarsamhället att släppa större avidentifierade radiologirapporter corpus för att bygga modeller för maskininlärning med hög noggrannhet för den viktiga uppgiften med patologisk extraktion.
Mostafiz och Ashraf Ref har utbildat en DNN-baserad modell för erkännande av namngivna enheter (NER) för att extrahera nyckelorden från radiologirapporter, vilket visar att generiska API:er inte är tillräckliga för patologisk extraktion och fastställer vikten av domänspecifik modellutbildning för förbättrade resultat.
Pathology Extraction from Chest X-Ray Radiology Reports: A Performance Study
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}