診療記録で事前学習したBERTによる疼痛表現の抽出

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  • Pain Expressions Extraction with Pre-training BERT Based on Clinical Note

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抄録

<p>　【背景】診療記録に自由記載される患者の疼痛を自然言語処理によって精度良く抽出することができれば，医療者間での情報共有等に役立つことが期待される．【目的】診療記録からの疼痛表現の抽出を，事象認識と事実性判定のタスクとして定義する．このタスクにおいて，文脈を考慮した分散表現が得られるBidirectional Encoder Representations from Transformers（BERT）を利用した方法と，従来の分散表現を利用した方法とを比較する．また，BERTの事前学習に利用するテキストのドメインの違いによる影響も調査する．【方法】東大病院の診療記録20,000文を対象とし，疼痛表現を人手でアノテーションしたものを実験材料とし，機械学習による疼痛表現の抽出を行った．機械学習モデルはBi-LSTM CRFを使用し，単語の分散表現は診療記録で事前学習したBERT，日本語Wikipediaで事前学習したBERT，fastTextのそれぞれから取得した．【結果】診療記録で事前学習したBERTのF値が平均で56.4と最も高かった．【考察】診療記録からの疼痛表現の抽出において，文脈を考慮するBERTの有効性と事前学習に用いるテキストのドメインの重要性が示唆された．</p>

収録刊行物

  • 医療情報学

    医療情報学 40 (2), 73-82, 2020-10-09

    一般社団法人 日本医療情報学会

被引用文献 (1)*注記

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