임상데이터 정보추출 자동화를 위한 트랜스포머 기반 임상병리검사 결과지 분석 알고리즘

한주원; 최지우; 박승

doi:10.5573/ieie.2022.59.3.44

추천

검색

질문

자료유형: 학술저널

저자정보: 한주원 (충북대학교병원) 최지우 (충북대학교병원) 박승 (충북대학교병원)

저널정보: 대한전자공학회 전자공학회논문지 전자공학회논문지 제59권 제3호(통권 제532호)

발행연도: 2022.3

수록면: 44 - 50 (7page)

DOI: 10.5573/ieie.2022.59.3.44

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법

🏆

연구결과

초록· 키워드

오류제보하기

다양한 의료분야에서 인공지능 기술의 도입을 통한 의료자원의 효율적인 배분과 비용 절감이 이루어지고 있다. 특히 암 환자의 예후예측을 위한 인공지능 기술은 환자의 재발을 조기에 예측하여 적절한 치료를 제공함으로써 환자의 삶의 질을 개선할 수 있다. 그러나, 암 예후예측을 위한 인공지능 학습에 사용되는 데이터는 수많은 자유형식 텍스트로 이루어진 임상병리검사 결과지에서 추출되기에 데이터 레이블링 과정에서 많은 시간과 비용을 요구한다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 연구는 의료인공지능 학습용 데이터셋 구축을 위한 자동화된 임상데이터 정보추출 알고리즘을 제시한다. 갑상선암 재발예측 데이터셋을 통해 수행된 실험 결과는 제안하는 알고리즘이 높은 정확도로 학습에 필요한 임상인자들을 추출함을 보인다.

#Artificial intelligence #medical data analysis #electronic medical record #natural language processing #biomedical information extraction

참고문헌 (16)

참고문헌 신청

S. Kaur, J. Singla, L. Nkenyereye, S. Jha, D. Prashar, G. P. Joshi, S. El-Sappagh, M. S. Islam, and S. R. Islam, “Medical diagnostic systems using artificial intelligence (ai) algorithms: Principles and perspectives,” IEEE Access, vol. 8, pp. 228049-228069, 2020.

S. Huang, J. Yang, S. Fong, and Q. Zhao, “Artificial intelligence in cancer diagnosis and prognosis: Opportunities and challenges,” Cancer letters, vol. 471, pp. 61-71, 2020.

T. Cai, L. Zhang, N. Yang, K. K. Kumamaru, F. J. Rybicki, T. Cai, and K. P. Liao, “EXTraction of EMR numerical data: an efficient and generalizable tool to EXTEND clinical research,” BMC medical informatics and decision making, vol. 19, no. 1, pp. 1-7, 2019.

Y. M. Park, and B.-J. Lee, “Machine learning-based prediction model using clinico-pathologic factors for papillary thyroid carcinoma recurrence,” Scientific Reports, vol. 11, no. 1, pp. 1-7, 2021.

W. Zaremba, I. Sutskever, and O. Vinyals, “Recurrent neural network regularization,” arXiv preprint arXiv:1409.2329, 2014.

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

한주원

소속기관 충북대학교병원

주요연구분야 공학 > 전기전자공학 > 전자공학

논문수 1 이용수 273

최지우

소속기관 충북대학교

주요연구분야 공학 > 전기전자공학 > 전자공학

논문수 2 이용수 299

박승

소속기관 충북대학교병원

주요연구분야 공학 > 전기전자공학 > 전자공학

논문수 8 이용수 759

이 논문과 함께 이용한 논문

의료 인공지능의 임상 적용에 대한 동향 연구

송다혜 , 이연준 한국통신학회 학술대회논문집 2023 .02

의료서비스를 위한 키워드와 문서의 연관성 향상을 위한 LSTM모델 설계

김준겸 , 서진범 , 조영복 한국정보통신학회 종합학술대회 논문집 2021 .05

Query Intent Detection for Medical Advice: Training Data Construction and Intent Classification

이태훈 , 김영민 , 정은지 외 1명 Journal of KIISE 2021 .08

도말 슬라이드 상에 관찰 영역 검출기

황호 , 정보원 , 이주선 외 3명 대한전자공학회 학술대회 2021 .06

병원 내에서 혈액 도말의 평가 Ⅱ

이재희 WITH CAP(COMPANION ANIMAL PRACTICE) 2012 .06

최근 본 자료

전체보기

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2022-569-001061910

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록· 키워드

AI 요약

연구주제

연구배경

연구방법

연구결과

주요내용

목차

참고문헌 (16)

함께 읽어보면 좋을 논문

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

댓글(0)