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J-GLOBAL ID：202102289813270595   整理番号：21A0442757

公開臨床試験資源からの機械学習-準備データの発見:臨床Trials.govの集計内容全体の正規化に関するケーススタディ【JST・京大機械翻訳】

Uncovering Machine Learning-Ready Data from Public Clinical Trial Resources: A case-study on normalization across Aggregate Content of ClinicalTrials.gov

著者 (6件)： Hutchison Emmette R. (Applied Analytics and Artificial Intelligence, Data Science & Artificial Intelligence, R&D, AstraZeneca,Gaithersburg,USA) ,  Zhang Youyi (Applied Analytics and Artificial Intelligence, Data Science & Artificial Intelligence, R&D, AstraZeneca,Gaithersburg,USA) ,  Nampally Sreenath (Applied Analytics and Artificial Intelligence, Data Science & Artificial Intelligence, R&D, AstraZeneca,Gaithersburg,USA) ,  Weatherall Jim (Data Science & Artificial Intelligence, R&D, AstraZeneca,Cambridge,UK) ,  Khan Faisal (Applied Analytics and Artificial Intelligence, Data Science & Artificial Intelligence, R&D, AstraZeneca,USA) ,  Shameer Khader (Applied Analytics and Artificial Intelligence, Data Science & AI, R&D, AstraZeneca,USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： BIBM  ページ： 2965-2967  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 臨床データの状態は,医療を改善するための機械学習モデルの開発に対する障壁である。非制御臨床フリーテキストは,患者および臨床試験の両方で一般的である:結果のpellingみ,文学的エラー, ph息変化,および他の結果の変動性は,困難なデータをもたらす。臨床Trials.gov(AACT)滴のAggrate Analysisを制御語彙に調和させる努力の一部として,2つの解決策を検討した。弾性のファジィマッチング能力は,AACT Drop-Withdrawalテーブルにおけるエントリを,ユーザ指定用語(74.6%カバレッジ)のリストに整合させた。第2のアプローチは,事前訓練FastTextモデル(98%カバレッジ)を用いたNLP前処理,Levenshtein距離(Fuzzy Matching),および意味類似性マッピングを用いたカスタムパイプラインであった。手動視認はなお必要であるが,制御語彙と調和する努力の量は特に減少している。本研究は,臨床データベースの迅速な調和を可能にし,それらを機械学習と分析に活用することを可能にする。Copyright 2021 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 液滴 ,  データベース ,  文学 ,  弾性 ,  前処理 ,  語彙 ,  *臨床試験 ,  視認 ,  *事例研究 ,  *正規化 ,  *機械学習
準シソーラス用語： 臨床データ ,  編集距離 ,  意味類似性 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (9件)： 公開 ,  臨床試験 ,  資源 ,  機械学習 ,  発見 ,  臨床 ,  集計 ,  正規化 ,  ケーススタディ