Fungerande får erkännande som en viktig indikator på global hälsa, men är fortfarande understuderad i medicinsk naturlig språkbehandling forskning. Vi presenterar den första analysen av automatiskt extrahera beskrivningar av patientrörlighet, med hjälp av en nyligen utvecklad datauppsättning av fritext elektroniska hälsojournaler. Vi beskriver uppgiften som ett namngivet enhetsigenkänningsproblem (NER) och undersöker tillämpligheten av NER-teknik för mobilitetsextraktion. Eftersom text corpora fokuserad på patientens funktion är knapp, utforskar vi domänanpassning av ord inbäddningar för användning i ett återkommande neuralt nätverk NER-system. Vi finner att inbäddningar utbildade på en liten in-domän corpus presterar nästan lika bra som de som lärt sig från stora out-of-domain corpora, och att domänanpassning tekniker ger ytterligare förbättringar i både precision och återkallande. Vår analys identifierar flera betydande utmaningar i att extrahera beskrivningar av patientrörlighet, inklusive längd och komplexitet av kommenterade enheter och hög språklig variation i mobilitetsbeskrivningar.
Denna corpus användes också för en undersökning om att använda namngivna enhetsigenkänningstekniker (NER) för att extrahera information om patientrörlighet REF.
Embedding Transfer for Low-Resource Medical Named Entity Recognition: A Case Study on Patient Mobility
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}