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J-GLOBAL ID：201702287812040872   整理番号：17A0323631

陸棚沖の既存アプローチを用いたより良い公衆衛生報告に向けて:平文医療データと非辞書ベースの特徴選択を用いた代替癌検出法の比較【Powered by NICT】

Toward better public health reporting using existing off the shelf approaches: A comparison of alternative cancer detection approaches using plaintext medical data and non-dictionary based feature selection

著者 (10件)： Kasthurirathne Suranga N. (Indiana University School of Informatics and Computing, Indianapolis, IN, USA) ,  Dixon Brian E. (Regenstrief Institute, Indianapolis, IN, USA) ,  Dixon Brian E. (Indiana University Fairbanks School of Public Health, Indianapolis, IN, USA) ,  Gichoya Judy (Indiana University School of Medicine, Indianapolis, IN, USA) ,  Xu Huiping (Indiana University Fairbanks School of Public Health, Indianapolis, IN, USA) ,  Xia Yuni (Indiana University School of Medicine, Indianapolis, IN, USA) ,  Mamlin Burke (Regenstrief Institute, Indianapolis, IN, USA) ,  Mamlin Burke (Indiana University School of Medicine, Indianapolis, IN, USA) ,  Grannis Shaun J. (Regenstrief Institute, Indianapolis, IN, USA) ,  Grannis Shaun J. (Indiana University School of Medicine, Indianapolis, IN, USA)
資料名： Journal of Biomedical Informatics  (Journal of Biomedical Informatics)
巻： 60  ページ： 145-152  発行年： 2016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： 電子健康記録の採用増加は二次利用のためのフリーテキスト臨床データの利用可能性を増加させた。未構造化自由テキストデータから実用的な情報を得るための多くの手法が存在する。これらの手法が資源集約的で,本質的に複雑で構造化された臨床データと辞書ベース手法に依存している。辞書ベースのアプローチに依存しない日常的に利用可能なツールとアプローチを用いたフリーテキスト病理学報告からの実用的な情報を得る可能性を評価しようと考えた。大きな健康情報交換から病理学報告を得られ,3非辞書特徴選択アプローチ,4特徴部分集合サイズ,および5の臨床意思決定モデルを用いたこれらの報告から癌症例を検出する能力を評価した:単純なロジスティック回帰,ナイーブBayes,k-最近傍,ランダムフォレスト,J48決定木。各意思決定モデルの性能を,受信者動作特性(ROC)曲線下の感度,特異性,精度,正の予測値,及び面積を用いて評価した。自動化,インフォームド,とマニュアル特徴選択アプローチを用いてパラメータ化決定モデルは同様の結果をもたらした。非辞書分類手法は,多くの計測のための接近と80 90%を超える評価測度を用いたフリーテキスト報告中に存在する癌症例を同定した。我々の方法によれば自由テキスト医療データからかなりの情報値を抽出するための実現可能で実用的な手法である,その結果は,これらの方法が既存の辞書ベース手法よりも,より良くはないとしても,同等で行うことができることを示唆した。公衆衛生機関はしばしば不足とより複雑な方法論のための技術的能力を欠いていることを考えると,これらの結果は公衆衛生分野に潜在的に重要な値を示した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 部分集合 ,  測度 ,  *特徴選択 ,  ディシジョンツリー ,  病理学 ,  構造形成 ,  病理 ,  電子カルテ ,  パラメタリゼーション ,  *公衆衛生 ,  病歴
準シソーラス用語： テキスト ,  特異性 ,  ロジスティック回帰分析 ,  意思決定モデル ,  臨床データ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 公衆衛生は報告 ,  意思決定モデル ,  癌 ,  病理 ,  特徴選択 ,  データ前処理

分類 (2件)： 医用情報処理  (JE15030Q) ,  自然語処理  (JE06000L)

タイトルに関連する用語 (9件)： 陸棚 ,  公衆衛生 ,  報告 ,  平文 ,  医療 ,  辞書 ,  特徴選択 ,  代替 ,  癌検出