利用荷兰语临床笔记进行暴力风险评估的机器学习方法
机器学习
2022-04-29 v1 计算与语言
计算机与社会
摘要
精神科机构中的暴力风险评估有助于采取干预措施以避免暴力事件。从业者书写并存于电子健康记录中的临床笔记是捕捉独特信息的宝贵资源，但其潜力鲜被充分利用。我们探索了常规与深度机器学习方法，利用从业者笔记评估精神科患者的暴力风险。我们最优模型的性能与当前使用的基于问卷的方法相当，其受试者工作特征曲线下面积约为 0.8。我们发现深度学习模型 BERTje 的表现不如常规机器学习方法。我们还评估了数据与分类器，以更好地理解模型的性能。这对于所评估分类器在新数据上的适用性尤为重要，并且由于电子格式新数据的日益可得，也备受从业者关注。
引用
@article{arxiv.2204.13535,
title = {Machine Learning for Violence Risk Assessment Using Dutch Clinical Notes},
author = {Pablo Mosteiro and Emil Rijcken and Kalliopi Zervanou and Uzay Kaymak and Floortje Scheepers and Marco Spruit},
journal= {arXiv preprint arXiv:2204.13535},
year = {2022}
}