I ljuset av de ökade problemen med polysemi, synonym och hyponymi i klinisk text, tror vi att patientkohortidentifiering kan förbättras genom att använda en stor, in-domän klinisk corpus för frågeexpansion. Vi utvärderar nyttan av fyra extra samlingar för Text Retrieval Conference uppgift IR-baserad kohort hämtning, med tanke på effekterna av samlingsstorlek, den inneboende svårigheten med en fråga, och samspelet mellan samlingarna. Varje samling användes för att hjälpa kohorthämtning från Pittsburgh NLP Repository med hjälp av en blandning av relevanta modeller. Mätt med genomsnittlig precision visas prestanda med hjälp av alla hjälpresurser (MAP=0,386 och högre) förbättra över referensmodellen för frågesannolikhet (MAP=0,373). Med tanke på undergrupper av Mayo Clinic samlingen, fann vi att efter inklusive 2,5 miljarder term fall, hämtning inte förbättras genom att lägga till fler fall. Men att lägga till Mayo Clinic samlingen gjorde förbättra prestanda avsevärt över någon befintlig installation, med ett system som använder alla fyra extra samlingar får de bästa resultaten (MAP = 0.4223). Eftersom optimala resultat i blandningen av relevanta modeller skulle kräva selektiv provtagning av samlingarna, är det sunda förnuftet att "använda alla tillgängliga data" olämpligt. Vi fann dock att det fortfarande var fördelaktigt att lägga till Mayo corpus till en blandning av relevanta modeller. På uppgiften IR-baserad kohortidentifiering resulterade frågeexpansion med Mayo Clinic corpus i konsekventa och betydande förbättringar. Som sådan, alla IR-förfrågan expansion med tillgång till en stor klinisk corpus kan dra nytta av den extra resursen. Dessutom har vi visat att mer data inte nödvändigtvis är bättre, vilket innebär att det finns värde i insamling kuration.
Frågeexpansion med hjälp av en stor, in-domänisk klinisk corpus rapporteras vara användbar för patientkohortidentifiering REF.
Using large clinical corpora for query expansion in text-based cohort identification
{'venue': 'Journal of biomedical informatics', 'journal': 'Journal of biomedical informatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}