Inzulinrezisztencia betegség jelenségének felismerése és osztályozása orvosi dokumentumokban
A jelen cikkben egy kutatás-fejlesztés projekt első fázisának részleteit mutatjuk be, amelynek keretében az inzulinrezisztencia betegség kialakulásának veszélyét szeretnénk előre jelezni a nyelvtechnológia eszközeivel. A kutatásunk kétmillió magyar nyelvű kórházi kórlap feldolgozásával történt a mod...
Elmentve itt :
| Szerző: | |
|---|---|
| Testületi szerző: | |
| Dokumentumtípus: | Könyv része |
| Megjelent: |
2023
|
| Sorozat: | Magyar Számítógépes Nyelvészeti Konferencia
19 |
| Kulcsszavak: | Nyelvészet - számítógép alkalmazása |
| Tárgyszavak: | |
| Online Access: | http://acta.bibl.u-szeged.hu/78428 |
| LEADER | 02872naa a2200253 i 4500 | ||
|---|---|---|---|
| 001 | acta78428 | ||
| 005 | 20230316111417.0 | ||
| 008 | 230316s2023 hu o 1|| hun d | ||
| 020 | |a 978-963-306-912-7 | ||
| 040 | |a SZTE Egyetemi Kiadványok Repozitórium |b hun | ||
| 041 | |a hun | ||
| 100 | 2 | |a Yang Zijian Győző | |
| 245 | 1 | 0 | |a Inzulinrezisztencia betegség jelenségének felismerése és osztályozása orvosi dokumentumokban |h [elektronikus dokumentum] / |c Yang Zijian Győző |
| 260 | |c 2023 | ||
| 300 | |a 395-404 | ||
| 490 | 0 | |a Magyar Számítógépes Nyelvészeti Konferencia |v 19 | |
| 520 | 3 | |a A jelen cikkben egy kutatás-fejlesztés projekt első fázisának részleteit mutatjuk be, amelynek keretében az inzulinrezisztencia betegség kialakulásának veszélyét szeretnénk előre jelezni a nyelvtechnológia eszközeivel. A kutatásunk kétmillió magyar nyelvű kórházi kórlap feldolgozásával történt a modern neurális nyelvtechnológia segítségével. A feladatot osztályozási feladatként értelmeztük, amelyben három különböző esetet különböztettünk meg: inzulinrezisztenciás betegek, nem inzulinrezisztenciás páciensek és gyanús esetek. A gyanús esetek közé azokat a pácienseket soroltuk, akik a kórlapjuk alapján nem inzulinrezisztenciások, de közben tudjuk, hogy azok. A feladat nehézsége, hogy a programunknak fel kell ismernie a gyanús eseteket úgy, hogy a kórlapon nem szerepel az inzulinrezisztencia betegség. A probléma ily módon egy háromosztályos klasszifikáció feladatként oldható meg. A kórlapok zajossága és félig strukturáltsága miatt, rendkívül nehéz belőle egységes releváns tulajdonság jegyeket kinyerni, ezért a probléma megoldására egyedül a modern nyelvi modellek jöhettek csak számításba, amelyek automatikusan nyerik ki a számukra relevánsnak számító nyelvi jegyeket. A kutatásunkban felhasználtunk egy statikus és egy környezetfüggő neurális nyelvi modellt. Az eredményeink alapján, a modelljeink közel 80%-os pontossággal tudta megbecsülni, hogy az adott kórlap a fent említett három kategóriából melyikbe tartozott. Az általunk létrehozott osztályozási modellekkel orvosi támogatást tudunk nyújtani, amelynek során a gép jelezni tudja azon eseteket, ahol, bár a beteg másféle kivizsgáláson vesz részt, a kórlap alapján az adott páciensnél felmerülhet az inzulinrezisztencia betegségének veszélye. | |
| 650 | 4 | |a Természettudományok | |
| 650 | 4 | |a Számítás- és információtudomány | |
| 650 | 4 | |a Orvos- és egészségtudomány | |
| 650 | 4 | |a Egészségtudományok | |
| 695 | |a Nyelvészet - számítógép alkalmazása | ||
| 711 | |a Magyar számítógépes nyelvészeti konferencia (19.) |c Szeged |d 2023. január 26-27. | ||
| 856 | 4 | 0 | |u http://acta.bibl.u-szeged.hu/78428/1/msznykonf_019_395-404..pdf |z Dokumentum-elérés |