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J-GLOBAL ID：202002272241529382   整理番号：20A1115155

ICDコードに対する中国語診断と手続き用語を正規化するためのエンティティリンク法の研究【JST・京大機械翻訳】

A study of entity-linking methods for normalizing Chinese diagnosis and procedure terms to ICD codes

著者 (12件)： Wang Qiong (Biomedical Engineering School, Sun-yet San University, Guangzhou, China) ,  Wang Qiong (The Third Affiliated Hospital of Guangzhou Medical University, Guangzhou, China) ,  Ji Zongcheng (School of Biomedical Informatics, The University of Texas Health Science Center at Houston, Houston, TX 77030 USA) ,  Wang Jingqi (School of Biomedical Informatics, The University of Texas Health Science Center at Houston, Houston, TX 77030 USA) ,  Wu Stephen (School of Biomedical Informatics, The University of Texas Health Science Center at Houston, Houston, TX 77030 USA) ,  Lin Weiyan (The Third Affiliated Hospital of Guangzhou Medical University, Guangzhou, China) ,  Li Wenzhen (The Third Affiliated Hospital of Guangzhou Medical University, Guangzhou, China) ,  Ke Li (The Third Affiliated Hospital of Guangzhou Medical University, Guangzhou, China) ,  Xiao Guohong (The Third Affiliated Hospital of Guangzhou Medical University, Guangzhou, China) ,  Jiang Qing (Biomedical Engineering School, Sun-yet San University, Guangzhou, China) ,  Xu Hua (School of Biomedical Informatics, The University of Texas Health Science Center at Houston, Houston, TX 77030 USA) ,  Zhou Yi (Department of Biomedical Engineering, Zhongshan School of Medicine, Sun Yat - San University, Guangzhou, China)
資料名： Journal of Biomedical Informatics  (Journal of Biomedical Informatics)
巻： 105  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： B0827A  ISSN： 1532-0464  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本研究は,中国における自動化医療コード化を容易にする目的で,中国人における国際分類(ICD)における医師によって記述された診断と手順用語を正規化する有効な方法を開発し評価することを目的とした。著者らは,中国の診断および手順用語を正規化するために,全体的リンクフレームワークを適用した。それは,2つのステップ-候補概念生成および候補概念ランキングから成った。候補概念生成のために,従来のBM25アルゴリズムと同義語知識ベースを統合する拡張バージョンの両方を実装した。候補概念ランキングのために,多くの異なるアルゴリズムを調べた。(1)BM25アルゴリズム,(2)ランキングサポートベクトルマシン(RankSVM),(3)以前に報告された畳込みニューラルネットワーク(CNN)アプローチ,(4)MatchZooツールキットからの11の深いランクベースの方法,(5)新しいBERT(変換器からの双方向符号表現)ベースのランキング方法。中国のTier 3A病院から収集された2つの人手で注釈されたデータセット(8,547の診断と8282の手順)を用いて,上記の方法を評価し,異なるカットオフでのそれらの性能(すなわち,精度)を報告した。候補概念生成の範囲は,同義語知識ベースを統合した後に大いに改善され,診断のための97.9%と操作のための93.4%を達成した。全体として,新しいBERTに基づくランキング法は診断と手順正規化の両方において最良の性能を達成し,診断に対する最高精度は9%,手順に対しては80.1%であり,トップ1概念と正確な整合基準を用いた。本研究は,中国語における臨床用語を正規化するための多様な全連結法を開発し,比較し,そして,著者らの評価は,ICDコードに対する疾患用語のマッピングに対して良好な性能を示し,中国語における臨床用語の自動化符号化の実現可能性を示した。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  変換器 ,  自動化 ,  *中国語 ,  同義語 ,  等級づけ ,  知識ベース ,  CAE【計算機】 ,  *正規化
準シソーラス用語： ツールキット ,  国際分類 ,  *エンティティ ,  畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： コンピュータ支援符号化 ,  ICD符号化 ,  エンティティリンク

分類 (2件)： 医用情報処理  (JE15030Q) ,  ドキュメンテーション  (GA01020J)

タイトルに関連する用語 (9件)： ICD ,  中国語 ,  診断 ,  手続き ,  用語 ,  正規化 ,  エンティティ ,  リンク ,  研究