医学知识增强的肿瘤分期多任务学习模型

摘要：

肿瘤分期是指从病人的电子病历文本中推测肿瘤对应阶段的过程.在电子病历数据中存在类别严重不均衡现象,因此使用深度学习方法进行肿瘤分期具有一定的挑战性.该文提出医学知识增强的多任务学习KEMT(knowledge enhanced multi-task)模型,将肿瘤分期问题视作面向医疗电子病历的文本分类任务,同时引入医生在人工预测肿瘤分期时参考的医学属性,提出基于医学问题的机器阅读理解任务,对上述两种任务进行联合学习.我们与医疗机构合作构建了真实场景下的肿瘤分期的数据集,实验结果显示,KEMT模型可以将医学知识与神经网络结合起来,预测准确率高于传统的文本分类模型.在数据分布不均衡的条件下,在小样本类别上的准确率提升了4.2个百分点,同时模型也具有一定的解释性.

关键词：肿瘤分期;文本分类;机器阅读理解;多任务学习;不均衡分类;智慧医疗;知识表示;注意力机制

所属期刊栏目：16

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目U171126,71771131

在线出版日期：2021-09-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：739-745