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Comparison of Natural Language Processing Techniques in Analysis of Sparse Clinical Data: Insulin Decline by Patients

机译:自然语言处理技术在稀疏临床数据分析中的比较:患者的胰岛素下降

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摘要

We present a comparative evaluation of a range of popular Natural Language Processing (NLP) approaches for Information Extraction (IE) in clinical documents to detect cases of patients declining medication that has been recommended by their providers. More specifically, we tackle the task of identifying diabetics who decline insulin, using a training set of 51k randomly selected provider notes. Analysis shows that decline of insulin by patients is a rare phenomenon, with a document-level prevalence of approx. 0.1%. We examine the effectiveness of some of the most popular IE approaches, including sentence-level support vector machines (SVM)-based classification, token- level sequence labelling using conditional random fields (CRFs), and rule-based detection based on encoding human knowledge. Our results on a held-out test set show that the generalization of rule-based approach (F1=0.97) outperforms the SVM (F1=0.61) and CRF models (F1=0.40).
机译:我们在临床文档中提出了一系列流行的自然语言处理(NLP)信息提取(IE)方法的比较评估,以检测提供者推荐的患者药物治疗下降的病例。更具体地说,我们通过使用51k个随机选择的提供者说明的训练集来解决识别拒绝胰岛素的糖尿病患者的任务。分析表明,患者胰岛素的减少是一种罕见的现象,文献水平的患病率约为1。 0.1%。我们检查了一些最流行的IE方法的有效性,包括基于句子级支持向量机(SVM)的分类,使用条件随机字段(CRF)的令牌级序列标记以及基于编码人类知识的基于规则的检测。我们在保留测试集上的结果表明,基于规则的方法(F1 = 0.97)的通用性优于SVM(F1 = 0.61)和CRF模型(F1 = 0.40)。

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