Apr, 2023

电子病历中基于 Transformers 的方法应用：一项系统文献综述

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TL;DR该文是关于基于 Transformer 的自然语言处理（NLP）应用到电子病历（EMR）领域的最新研究进展的系统文献综述，涵盖了业务问题、NLP 任务、模型和技术、数据集可用性、建模再现性、语言和交换格式等方面。通过分析当前研究的局限性和未来研究建议，该文提供了有关该领域 Transformer-based 方法的综合评估。
发现论文，激发创造
  • 使用变换器进行系统性文献筛选

    我们开发了一种建立通用筛选系统的方法，该系统可以根据研究问题中描述的内容需求，将其与广泛搜索词应用所得到的候选文章进行匹配。我们的结果表明，预训练于生物医学文献并针对特定任务进行微调的转换器模型为解决这个问题提供了有希望的解决方案，能够过滤大量的无关文章。

    May, 2024

  • 自然语言处理中 Transformer 的效率综述

    该论文通过对 NLP 的演变及其应用的准确性和效率的评论，以及提出和硬件考虑下对基于 transformer 模型的效率进行改进的研究贡献的调查，旨在确定当前 NLP 技术对可持续社会的贡献，并为未来研究奠定基础。

    May, 2024

  • 电子病历中的自然语言处理与医疗决策：一项系统性综述

    本研究阐述了自然语言处理技术在电子病历上的应用存在的挑战和限制，以及研究人员使用机器学习、深度学习等技术进行处理和信息提取的相关领域和方法。

    Jun, 2023

  • UMLS-KGI-BERT: 基于数据中心的转换器中的生物医学实体识别知识集成

    通过从 UMLS 中提取文本序列，该工作为丰富生物医学变压器编码器的语言表示做出了数据为中心的范例贡献，从而将基于图的学习目标与掩码语言预训练相结合，初步实验结果表明该框架提高了多个生物医学和临床命名实体识别任务的下游性能。

    Jul, 2023

  • 临床放射肿瘤学中的自然语言处理技术和框架简介

    该研究回顾了现代自然语言处理模型的关键技术创新，并介绍了在放射肿瘤学研究中使用大型语言模型的最新应用，同时提出了一种全面的框架来评估 NLP 模型以便在临床应用前进行严格的评估和验证。

    Nov, 2023

  • 变形金刚在医疗保健中的调查

    本质量分析了 Transformer 神经网络架构在医疗保健中的应用，以及在医学图像、电子健康记录和生理信号等多种形式的数据分析方面所发挥的积极作用，并概述了一些使用该架构的优点和局限性，包括计算成本、模型可解释性、公平性、与人类价值观的一致性、伦理和环境影响。

    Jun, 2023

  • 基于 Transformer 的深度学习在生成结构化放射学报告中的应用

    本研究提出一种以 transformers 为基础的细粒度命名实体识别体系结构，用于临床信息提取，通过 fine-tuning 在 ROUGE-1、ROUGE-2、ROUGE-L 和 BLEU 度量指标上的表现优于之前使用的人工神经网络和卷积神经网络模型。

    Sep, 2022

  • 电子病历中的非结构化数据神经自然语言处理：综述

    本文综述了当前神经自然语言处理方法在电子病历应用中的广泛运用，包括分类和预测，词嵌入，提取，生成以及其他诸如问答、表型、知识图谱、医学对话、多语言性和可解释性等领域。

    Jul, 2021

  • Transformer 简介：自然语言处理视角

    介绍了 Transformer 基本概念，描述了标准 Transformer 架构，包括一系列模型细化和常见应用，主要关注有助于理解 Transformer 及其变体的概念和对该领域产生影响的关键思想，从而揭示了这些模型的优势和局限性。

    Nov, 2023

  • 自然语言处理在放射学报告中的应用的系统性综述

    该研究系统评估了最近 NLP 应用于放射学报告方面的文献，并将其归类为 6 个临床应用类别，结果表明，深度学习的使用在增加，但传统的机器学习方法仍然普遍存在。

    Feb, 2021