Einfache Datenerweiterungstechniken zur Normalisierung chinesischer Krankheitsbezeichnungen

核心概念

Durch die Verwendung von Achsenersatz und Mehrgranularitätsaggregation können neue Trainingsdaten für die Normalisierung chinesischer Krankheitsbezeichnungen generiert werden, um die Modellleistung zu verbessern.

要約

Der Artikel untersucht die Aufgabe der Normalisierung von Krankheitsbezeichnungen, bei der Krankheitsbezeichnungen in klinischen Dokumenten in standardisierte Bezeichnungen überführt werden. Die Hauptherausforderungen sind die Vielfalt der Schreibweisen, die semantische Dichte der Krankheitsbezeichnungen und der Datenmangel.
Um den Datenmangel zu adressieren, werden neuartige Datenerweiterungstechniken vorgestellt:

Achsenersatz (AR): Ersetzen einzelner Achsen (Krankheitszentrum, anatomischer Ort, Krankheitscharakteristik) in Krankheitsbezeichnungen, um neue Paare zu generieren.
Mehrgranularitätsaggregation (MGA): Zuweisen von Pseudolabels, um die hierarchische Struktur des ICD-Systems auszunutzen.
Die generierten Daten werden zur Vortrainierung verwendet, bevor das Modell auf den originalen Trainingsdaten feinabgestimmt wird. Die Experimente zeigen, dass die vorgeschlagenen Methoden die Leistung verschiedener Basismodelle deutlich verbessern, insbesondere bei kleineren Datensätzen. Außerdem übertreffen sie große Sprachmodelle in Bezug auf Leistung und Modellgröße.

統計

Nur etwa 25% aller Krankheiten sind im CHIP-CDN-Datensatz enthalten.
In den Datensätzen NCBI Disease Corpus und BioCreative V-CDR-Corpus ist der Anteil der enthaltenen Krankheitskonzepte noch geringer.

引用

"Die primäre Herausforderung bei der Normalisierung von Krankheitsbezeichnungen liegt in der Knappheit der annotierten Trainingsdaten, was die Entwicklung robuster Modelle behindert."
"Reguläre Datenerweiterungsmethoden erzielen bei der Aufgabe der Normalisierung von Krankheitsbezeichnungen keine guten Ergebnisse."

抽出されたキーインサイト

Exploring semantic information in disease

by Wenqian Cui,... 場所 arxiv.org 03-21-2024

https://arxiv.org/pdf/2306.01931.pdf

深掘り質問

Wie können die generierten Krankheitsbezeichnungen authentischer gestaltet werden, um die Verzerrung des Modells durch Fehlinformationen zu minimieren?

Um die Authentizität der generierten Krankheitsbezeichnungen zu verbessern und die Verzerrung des Modells durch Fehlinformationen zu minimieren, können mehrere Maßnahmen ergriffen werden:

Expertengenehmigung: Bevor generierte Krankheitsbezeichnungen in das Training einbezogen werden, sollten sie von medizinischen Experten überprüft und genehmigt werden. Dies hilft sicherzustellen, dass die Bezeichnungen korrekt und authentisch sind.

Zusätzliche Filterung: Neben der semantischen Filterung können weitere Filtermechanismen implementiert werden, um unrealistische oder falsche Bezeichnungen zu identifizieren und zu entfernen.

Erweiterte semantische Analyse: Durch die Integration fortschrittlicher semantischer Analysetechniken können die generierten Bezeichnungen auf ihre Kohärenz und Konsistenz mit medizinischen Konventionen überprüft werden.

Kontinuierliches Feedback: Implementierung eines Feedback-Mechanismus, der es ermöglicht, das Modell kontinuierlich zu verbessern, indem es auf falsche oder unauthentische Bezeichnungen reagiert und das Training entsprechend anpasst.

Durch die Kombination dieser Ansätze kann die Authentizität der generierten Krankheitsbezeichnungen erhöht und die Verzerrung des Modells durch Fehlinformationen minimiert werden.

Wie lassen sich die vorgeschlagenen Methoden auf englische Krankheitsbezeichnungen übertragen, da diese oft mehrere Achsen in einem Wort vereinen?

Die Übertragung der vorgeschlagenen Methoden auf englische Krankheitsbezeichnungen erfordert einige Anpassungen aufgrund der komplexen Natur der englischen medizinischen Terminologie. Hier sind einige Schritte, um die Methoden auf englische Krankheitsbezeichnungen anzuwenden:

Achsenidentifikation: Anpassung der Achsenidentifikation an die spezifischen Merkmale englischer Krankheitsbezeichnungen, die oft mehrere Achsen in einem Wort vereinen. Dies erfordert möglicherweise eine detailliertere Analyse der semantischen Struktur.

Semantische Filterung: Anpassung der semantischen Filterungstechniken, um die spezifischen semantischen Eigenschaften und Strukturen englischer Krankheitsbezeichnungen zu berücksichtigen.

Datenerweiterung: Entwicklung von Datenerweiterungstechniken, die die Vielschichtigkeit und Komplexität englischer Krankheitsbezeichnungen berücksichtigen, um authentische und konsistente Bezeichnungen zu generieren.

Durch die Anpassung der vorgeschlagenen Methoden an die spezifischen Merkmale englischer Krankheitsbezeichnungen können sie erfolgreich auf diese übertragen werden, um die Qualität und Authentizität der generierten Bezeichnungen zu verbessern.

Welche anderen medizinischen Textverarbeitungsaufgaben könnten von den vorgestellten Datenerweiterungstechniken profitieren?

Die vorgestellten Datenerweiterungstechniken für die Krankheitsnamen-Normalisierung könnten auch auf andere medizinische Textverarbeitungsaufgaben angewendet werden, darunter:

Symptomerkennung: Durch die Generierung von synthetischen Datenpaaren für Symptome und deren Standardbezeichnungen können Modelle zur Symptomerkennung verbessert werden.

Medikamentenklassifizierung: Die Erzeugung von neuen Datensätzen für Medikamentennamen und deren Standardbezeichnungen kann die Genauigkeit von Modellen zur Medikamentenklassifizierung erhöhen.

Krankheitsklassifizierung: Die Anwendung der Datenerweiterungstechniken auf die Klassifizierung von Krankheiten anhand ihrer Namen kann die Modellleistung bei der Identifizierung und Kategorisierung von Krankheiten verbessern.

Durch die Anwendung der vorgestellten Datenerweiterungstechniken auf verschiedene medizinische Textverarbeitungsaufgaben können Modelle effektiver trainiert und die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Ergebnisse verbessert werden.