Empirical evaluation of three machine learning method for automatic classification of neoplastic diagnoses
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[1] Universidad de Santiago de Chile
Universidad de Santiago de Chile
Santiago, Chile
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- Localización: Ingeniare: Revista Chilena de Ingeniería, ISSN-e 0718-3305, ISSN 0718-3291, Vol. 19, Nº. 3, 2011, págs. 359-368
- Idioma: inglés
- Títulos paralelos:
- Evaluación empírica de tres métodos de aprendizaje automático para clasificar automáticamente diagnósticos de neoplasias
- Enlaces
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Resumen
- español
Los diagnósticos médicos son una fuente valiosa de información para evaluar el funcionamiento de un sistema de salud. Sin embargo, su utilización en sistemas de información se ve dificultada porque éstos se encuentran normalmente escritos en lenguaje natural. Este trabajo evalúa empíricamente tres métodos de Aprendizaje Automático para asignar códigos de acuerdo a la Clasificación Internacional de Enfermedades (décima versión) a 3.335 diferentes diagnósticos de neoplasias extraídos desde UMLS®. Esta evaluación se realiza con tres tipos distintos de preprocesamiento. Los resultados son alentadores: un conocido método de inducción de reglas de decisión y modelos de entropía máxima obtienen alrededor de 90% accuracy en una validación cruzada balanceada.
- English
Diagnoses are a valuable source of information for evaluating a health system. However, they are not used extensively by information systems because diagnoses are normally written in natural language. This work empirically evaluates three machine learning methods to automatically assign codes from the International Classification of Diseases (10th Revision) to 3,335 distinct diagnoses of neoplasms obtained from UMLS®. This evaluation is conducted on three different types of preprocessing. The results are encouraging: a well-known rule induction method and maximum entropy models achieve 90% accuracy in a balanced cross-validation experiment.
- español
