Application of Transformers based methods in Electronic Medical Records: A Systematic Literature Review

要約

【タイトル】
電子医療記録のTransformerベースの手法の応用：体系的な文献調査

【要約】
– 使用可能なデータとその非構造化性の成長は、統計分析に適していないため、自然言語処理（NLP）技術に関心が高まっている。
– 本研究は、異なるNLPタスクでの電子医療記録（EMR）に対するTransformerベースの手法の最新の進歩に関する体系的な文献調査を行う。
– 当社の知る限り、本研究は、EMR分野におけるNLPに対するTransformerベースの手法の研究に関する包括的なレビューを提供することはユニークである。
– 初期クエリでは、3つのパブリックデータベースから99の論文が選択され、詳細な分析に65の論文にフィルタリングされた。
– ビジネス問題、NLPタスク、モデルと技術、データセットの可用性、モデリングの再現性、言語、および交換形式に関して、論文を分析します。
– 論文は、現在の研究のいくつかの限界と、さらなる研究に関するいくつかの推奨事項を示している。

要約(オリジナル)

The combined growth of available data and their unstructured nature has received increased interest in natural language processing (NLP) techniques to make value of these data assets since this format is not suitable for statistical analysis. This work presents a systematic literature review of state-of-the-art advances using transformer-based methods on electronic medical records (EMRs) in different NLP tasks. To the best of our knowledge, this work is unique in providing a comprehensive review of research on transformer-based methods for NLP applied to the EMR field. In the initial query, 99 articles were selected from three public databases and filtered into 65 articles for detailed analysis. The papers were analyzed with respect to the business problem, NLP task, models and techniques, availability of datasets, reproducibility of modeling, language, and exchange format. The paper presents some limitations of current research and some recommendations for further research.

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