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전자공학회 논문지 (Journal of The Institute of Electronics and Information Engineers)

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한글제목(Korean Title) 진단명 자동 레이블링을 위한 양방향 트랜스포머 사전학습 언어모델기반 최종진단명 분류
영문제목(English Title) Final Diagnosis Classification using Fine-tune BERT for Automatic Labeling
저자(Author) 안경진   장영걸   홍영택   정성희   심학준   장혁재 Kyeongjin Ann   Yeonggul Jang   Youngtaek Hong   Sunghee Jung   Hackjoon Shim   Hyuk-JaeChang  
원문수록처(Citation) VOL 56 NO. 12 PP. 0092 ~ 0098 (2019. 12)
한글내용
(Korean Abstract)
최근 의료분야에서는 보다 나은 의료기술을 제공하기 위하여 인공지능을 적용한 많은 연구들이 진행되고 있다. 인공지능 학습에 있어 높은 정확성과 안정성을 확보하기 위해서는 충분한 수의 학습데이터가 필요하다는 것은 저명한 사실이다. 그러나 의료데이터 레이블링 작업은 노동 집약적이며 비용과 시간이 많이 들기 때문에 학습에 필요한 양질의 데이터를 확보하기가 쉽지 않다. 따라서 이러한 문제를 해결하기 위해 자동으로 레이블링을 하고자하는 필요성이 증대되었다. 본 논문에서는 인공지능 기반 의료영상 자동 판독 솔루션의 개발 및 검증을 위해 필요한 영상과 이에 해당하는 질환명을 레이블링 하고자 자연어처리 분야에서 높은 성능을 보여 많이 사용되고 있는 양방향 트랜스포머 사전학습 언어모델 기반인 BERT 모델을 사용하여 판독기록문에서 최종 진단명을 분류하는 문제를 해결하였다
영문내용
(English Abstract)
Recently, many studies have been underway to provide better medical technology by applying artificial intelligence technology in the medical field. Building training data for learning artificial intelligence is a necessary process because it requires a sufficient number of medical data and corresponding labels. However, large numbers of medical data labeling is labor-intensive issue, which has increased the need for automatic labeling. In this paper, we will introduce the study of automatically labeling the final diagnosis in medical treatment record using the BERT model, which shows the best performance in natural language processing in recent years
키워드(Keyword) Medical   Final Diagnosis   Classification   Pre-training   BERT  
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