🚀 COReモデル - 臨床的死亡リスク予測
CORe(Clinical Outcome Representations)モデルは、論文Clinical Outcome Predictions from Admission Notes using Self-Supervised Knowledge Integrationで紹介されたものです。このモデルはBioBERTに基づいており、臨床ノート、疾患説明、医学論文などを用いて、特殊な「Clinical Outcome Pre-Training」の目的でさらに事前学習が行われています。
このモデルのチェックポイントは、死亡リスク予測タスクで微調整されています。このモデルは患者の入院記録を入力として受け取り、院内死亡の予測リスクを出力します。
🚀 クイックスタート
CORe死亡リスク予測の使い方
transformersライブラリを介してモデルをロードすることができます。
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bvanaken/CORe-clinical-mortality-prediction")
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("bvanaken/CORe-clinical-mortality-prediction")
以下のコードは推論の例を示しています。
input = "CHIEF COMPLAINT: Headaches\n\nPRESENT ILLNESS: 58yo man w/ hx of hypertension, AFib on coumadin presented to ED with the worst headache of his life."
tokenized_input = tokenizer(input, return_tensors="pt")
output = model(**tokenized_input)
import torch
predictions = torch.softmax(output.logits.detach(), dim=1)
mortality_risk_prediction = predictions[0][1].item()
💻 使用例
基本的な使用法
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bvanaken/CORe-clinical-mortality-prediction")
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("bvanaken/CORe-clinical-mortality-prediction")
高度な使用法
input = "CHIEF COMPLAINT: Headaches\n\nPRESENT ILLNESS: 58yo man w/ hx of hypertension, AFib on coumadin presented to ED with the worst headache of his life."
tokenized_input = tokenizer(input, return_tensors="pt")
output = model(**tokenized_input)
import torch
predictions = torch.softmax(output.logits.detach(), dim=1)
mortality_risk_prediction = predictions[0][1].item()
📚 ドキュメント
COReに関するすべての詳細と連絡先情報については、CORe.app.datexis.comをご覧ください。
📄 ライセンス
@inproceedings{vanaken21,
author = {Betty van Aken and
Jens-Michalis Papaioannou and
Manuel Mayrdorfer and
Klemens Budde and
Felix A. Gers and
Alexander Löser},
title = {Clinical Outcome Prediction from Admission Notes using Self-Supervised
Knowledge Integration},
booktitle = {Proceedings of the 16th Conference of the European Chapter of the
Association for Computational Linguistics: Main Volume, {EACL} 2021,
Online, April 19 - 23, 2021},
publisher = {Association for Computational Linguistics},
year = {2021},
}