对RCT采用的采用信息提取方法的范围审查
Azadeh Aletaha1,2, Leila Nemati-Anaraki1,3, AbbasAli Keshtkar4
1Department of Medical Library and Information Science, School of Health Management and Information Sciences, Iran University of Medical Sciences, Tehran, Iran.
从随机对照试验 (RCT) 中自动提取信息对于有效的证据合成至关重要. 本研究回顾了NLP和机器学习方法,强调了像BERT这样的深度学习模型,以提高RCT数据的提取精度.
科学领域:
- 医疗信息学 医疗信息学
- 计算语言学 计算语言学
- 基于证据的医学基于证据的医学.
背景情况:
- 随机对照试验 (RCT) 对治疗证据至关重要,但包含大量非结构化数据.
- 从RCT报告中提取关键信息是具有挑战性和耗时的.
- 自动从RCT中提取信息对于有效的决策和证据识别至关重要.
研究的目的:
- 探索自动化或半自动化从RCT报告中提取信息的方法.
- 识别和审查用于RCT数据的自然语言处理 (NLP),机器学习和深度学习技术.
- 在RCT的背景下评估不同信息提取方法的有效性.
主要方法:
- 在PubMed,ACM数字图书馆和科学网络 (2010-2022) 的系统文献搜索.
- 关注已发表的NLP,机器学习和深度学习方法,用于在RCT中提取信息.
- 分析了26个精选的出版物,详细介绍了提取框架和算法.
主要成果:
- 审查了26篇出版物,重点是使用PICO框架 (PIBOSO,PECODR) 自动提取RCT特征.
- 14个出版物 (53.8%) 提取了基于PICO,PIBOSO和PECODR的关键特征.
- 常见的方法包括单词/短语匹配,天真贝叶斯,BERT,支持矢量机器和条件随机场.
结论:
- 由于缺乏可访问的软件,确定最强大的信息提取系统受到阻碍.
- 深度学习模型,特别是变压器和BERT,在RCT数据的NLP任务中表现出卓越的表现.
- 需要进一步开发和普及NLP工具,以加强从RCT中提取信息.
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