O processamento de língua natural permite a classificação correta de laudos radiológicos em doenças benignas da vesícula biliar

Resumo

Objetivo:

Desenvolver uma aplicação de processamento de linguagem natural capaz de identificar automaticamente doenças cirúrgicas benignas da vesícula biliar a partir de laudos radiológicos.

Materiais e Métodos:

Desenvolvemos um classificador de texto para classificar laudos como contendo ou não doenças cirúrgicas benignas da vesícula biliar. Selecionamos aleatoriamente 1.200 laudos com descrição da vesícula biliar de nosso banco de dados, incluindo diferentes modalidades. Quatro radiologistas classificaram os laudos como doença benigna cirúrgica ou não. Duas arquiteturas de aprendizagem profunda foram treinadas para a classificação: a rede neural convolucional (convolutional neural network - CNN) e a memória longa de curto prazo bidirecional (bidirectional long short-term memory - BiLSTM). Para representar palavras de forma vetorial, os modelos incluíram uma representação Word2Vec, com dimensões variando de 300 a 1000. Os modelos foram treinados e avaliados por meio da divisão do conjunto de dados entre treinamento, validação e teste (80/10/10).

Resultados:

CNN e BiLSTM tiveram bom desempenho em ambos os espaços dimensionais. Relatamos para 300 e 1000 dimensões, respectivamente, as pontuações F1 de 0,95945 e 0,95302 para o modelo CNN e de 0,96732 e 0,96732 para a BiLSTM.

Conclusão:

Nossos modelos alcançaram alto desempenho, independentemente de diferentes arquiteturas e espaços dimensionais.

Unitermos:
Processamento de linguagem natural; Redes neurais de computação; Aprendizado profundo; Máquina de vetores de suporte; Inteligência artificial