BC Cancer Registry, ABMIL을 사용하여 환자 수준 라벨로부터 종양 군 분류 자동화

BC Cancer Registry의 연구자들은 Attention-Based Multiple Instance Learning (ABMIL)을 사용하여 보고서별 인간 주석이 필요 없이 종양 군 분류를 위한 딥러닝 분류기를 훈련하는 프레임워크를 개발했습니다. 이 방법은 주의 메커니즘을 사용하여 환자 및 해당 병리 보고서 간의 연결을 복원함으로써 일상적인 운영 수준 환자 라벨을 활용하여 노이즈가 많은 라벨이 붙은 대규모 코퍼스를 컴팩트하고 고품질의 보고서별 훈련 데이터셋으로 증류합니다.

• 이 접근법은 ABMIL을 사용하여 환자 수준 라벨과 개별 병리 보고서 간의 격차를 해소합니다.
• 증류된 데이터셋에서 파인튜닝된 분류기는 매크로 F1 0.83을 달성했습니다.
• 이 성능은 대부분의 종양 군에 걸쳐 확립된 기준선을 능가합니다.
• 이 프레임워크는 추가 주석이나 대규모 컴퓨팅 인프라 없이 암 등록 워크플로우를 자동화합니다.

일상적인 운영 라벨을 고품질 훈련 데이터로 전환함으로써 ABMIL은 암 등록의 노동 집약적 코딩 작업을 자동화하기 위한 실용적이고 접근 가능한 경로를 제공합니다.