КОНФЕРЕНЦІЇ ВНТУ електронні наукові видання, 
Проблеми вищої математичної освіти: виклики сучасності (2022)

Розмір шрифта: 
ВИКОРИСТАННЯ МЕТОДІВ ГЛИБОКОГО НАВЧАННЯ ДЛЯ ОЦІНКИ ЯКОСТІ МЕДИЧНИХ ЗАПИСОК ПАЦІЄНТІВ
Ярослав Олександрович Ісаєнков

Остання редакція: 2022-05-23

Анотація


У статті розглянуто роль машинного та глибокого навчання в сфері освіти. Показано приклад використання сучасних моделей глибокого навчання для задачі обробки природньої мови, а саме оцінки екзаменаційних медичних записок пацієнтів.

 

 

USING DEEP LEARNING METHODS TO ASSESS THE QUALITY OF CLINICAL PATIENT NOTES

Abstract: The article examines the role of machine and deep learning in the education field. The work shows an example of using modern models of deep learning for the natural language processing task, namely the evaluation of examination of clinical patient notes.

 У статті розглянуто роль машинного та глибокого навчання в сфері освіти. Показано приклад використання сучасних моделей глибокого навчання для задачі обробки природньої мови, а саме оцінки екзаменаційних медичних записок пацієнтів. 

Ключові слова


машинне навчання; глибоке навчання; обробка природної мови; медичні записки пацієнтів; machine learning; deep learning; natural language processing; clinical patient notes

Посилання


1. Webb, M.E., Fluck, A., Magenheim, J. et al. Machine learning for human learners: opportunities, issues, tensions and threats. Education Tech Research Dev 69, 2109–2130 (2021). https://doi.org/10.1007/s11423-020-09858-2 .


2. Kaggle. [Online]. Available: https://www.kaggle.com/ . Accessed on: May 16, 2022.

3. NBME - Score Clinical Patient Notes. [Online]. Available: https://www.kaggle.com/competitions/nbme-score-clinical-patient-notes . Accessed on: May 16, 2022.

4. Python. [Online]. Available: https://www.python.org/ . Accessed on: May 16, 2022.

5. J. Devlin, M.-W. Chang, K. Lee, K. Toutanova, “ BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding,” in arXiv e-prints, 2018. [Online]. Available: https://arxiv.org/pdf/1810.04805.pdf . Accessed on: May 16, 2022.

6. Transformers. [Online]. Available: https://huggingface.co/transformers/v3.0.2/index.html . Accessed on: May 16, 2022.

7. Precision, recall and F-measures. [Online]. Available: https://scikit-learn.org/stable/modules/model_evaluation.html#precision-recall-f-measure-metrics . Accessed on: May 16, 2022.


Повний текст: PDF