Detection of cancer recurrence from Thai-English electronic medical records using sentence embeddings
คณะวิจัยพัฒนาแบบจำลอง SBERT ภาษาเดียวและสองภาษาเพื่อคัดกรองการกลับเป็นซ้ำของมะเร็งจากเวชระเบียนไทย–อังกฤษ โดยใช้เอกสาร 32,436 ฉบับจากผู้ป่วย 1,250 คน และทดสอบภายนอกด้วยเอกสาร 9,244 ฉบับจากผู้ป่วย 384 คน MetBERT เด่นในการแยกการกลับเป็นซ้ำเฉพาะที่ ส่วน bilingual-SBERT มีความทนทานในการตรวจการแพร่กระจายไกลเมื่อทดสอบข้ามโรงพยาบาล อย่างไรก็ตาม ค่า AUPRC ต่ำในบางงานจำแนกเพราะเหตุการณ์กลับเป็นซ้ำมีเพียงประมาณ 1% จึงเหมาะเป็นเครื่องมือคัดกรองสนับสนุนงานทะเบียน มากกว่าการวินิจฉัยแทนแพทย์