Accessible negative results are relevant for researchers and clinicians not only to limit their search space but also to prevent the costly re-exploration of research hypotheses. However, most biomedical relation extraction datasets do not seek to distinguish between a false and a negative relation among two biomedical entities. Furthermore, datasets created using distant supervision techniques also have some false negative relations that constitute undocumented/ unknown relations (missing from a knowledge base). We propose to improve the distinction between these concepts, by revising a subset of the relations marked as false on the phenotype-gene relations corpus and give the first steps to automatically distinguish between the false (F), negative (N), and unknown (U) results. Our work resulted in a sample of 127 manually annotated FNU relations and a weighted-F1 of 0.5609 for their automatic distinction. This work was developed during the 6th Biomedical Linked Annotation Hackathon (BLAH6).
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.44
no.4
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pp.154-168
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2021
COVID-19 has been spreading all around the world, and threatening global health. In this situation, identifying and isolating infected individuals rapidly has been one of the most important measures to contain the epidemic. However, the standard diagnosis procedure with RT-PCR (Reverse Transcriptase Polymerase Chain Reaction) is costly and time-consuming. For this reason, pooled testing for COVID-19 has been proposed from the early stage of the COVID-19 pandemic to reduce the cost and time of identifying the COVID-19 infection. For pooled testing, how many samples are tested in group is the most significant factor to the performance of the test system. When the arrivals of test requirements and the test time are stochastic, batch-service queueing models have been utilized for the analysis of pooled-testing systems. However, most of them do not consider the false-negative test results of pooled testing in their performance analysis. For the COVID-19 RT-PCR test, there is a small but certain possibility of false-negative test results, and the group-test size affects not only the time and cost of pooled testing, but also the false-negative rate of pooled testing, which is a significant concern to public health authorities. In this study, we analyze the performance of COVID-19 pooled-testing systems with false-negative test results. To do this, we first formulate the COVID-19 pooled-testing systems with false negatives as a batch-service queuing model, and then obtain the performance measures such as the expected number of test requirements in the system, the expected number of RP-PCR tests for a test sample, the false-negative group-test rate, and the total cost per unit time, using the queueing analysis. We also present a numerical example to demonstrate the applicability of our analysis, and draw a couple of implications for COVID-19 pooled testing.
The epidemic of 2019 novel coronavirus, later named as severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2), is still gradually spreading worldwide. The nucleic acid test or genetic sequencing serves as the gold standard method for confirmation of infection, yet several recent studies have reported false-negative results of real-time reverse-transcriptase polymerase chain reaction (rRT-PCR). Here, we report two representative false-negative cases and discuss the supplementary role of clinical data with rRT-PCR, including laboratory examination results and computed tomography features. Coinfection with SARS-COV-2 and other viruses has been discussed as well.
Fine needle aspiration biopsy cytology (FNA) for diagnosis of a variety of breast tumors has been proven to be a simple, safe, and cost saving diagnostic methodology with high accuracy. Cytologic specimens from 1,029 fine needle aspirations of the breast during last 3-year period were reviewed and subsequent biopsies from 107 breast lesions were reevaluated for cytohistological correlation. FNA had a sensitivity of 81.6% and a specificity of 98.3%. One oui of 107 cases biopsied revealed a false positive result (0.9%) and the case was due to misinterpretation of apocrine metaplastic cells in necrotic backgound as malignant cells. A false negative rate was 8.4% (9 of 107 cases biopsied). Six of 9 false negative cases were resulted from insufficient aspirates for diagnosis, and remaining three of 9 false negative cases revealed extensive necrosis with no or scanty viable cells on smears. The results indicate that for reducing false positive and false negative rates of FNA, an experienced cytopathologist and a proficient aspirator are of great importance.
Kim, Jung-Soo;Yang, Hyun-Jin;Kim, Yoo-Mi;Kwon, Hyeong-Jin;Park, Chanrok
Journal of radiological science and technology
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v.44
no.6
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pp.635-643
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2021
The results of empirical researches on the diagnosis of lung cancer are insufficient, so it is limited to objectively judge the clinical possibility and utilization according to the accuracy of diagnosis. Thus, this study retrospectively analyzed the lung cancer diagnostic performance of PET-MRI (Positron Emission Tomography-Magnetic Resonance Imaging) by using the decision matrix. This study selected and experimented total 165 patients who received both hematological CEA (Carcinoembryonic Antigen) test and hybrid PET-MRI (18F-FDG, 5.18 MBq/kg / Body TIM coil. VIVE-Dixon). After setting up the result of CEA (positive:>4 ㎍/ℓ. negative:<2.5㎍/ℓ) as golden data, the lung cancer was found in the image of PET-MRI, and then the SUVmax (positive:>4, negative:<1.5) was measured, and then evaluated the correlation and significance of results of relative diagnostic performance of PET-MRI compared to CEA through the statistical verification (t-test, P>0.05). Through this, the PET-MRI was analyzed as 96.29% of sensitivity, 95.23% of specificity, 3.70% of false negative rate, 4.76% of false positive rate, and 95.75% of accuracy. The false negative rate was 1.06% lower than the false positive rate. The PET-MRI that significant accuracy of diagnosis through high sensitivity and specificity, and low false negative rate and false positive rate of lung cancer, could acquire the fusion image of specialized soft tissue by combining the radio-pharmaceuticals with various sequences, so its clinical value and usefulness are regarded as latently sufficient.
Journal of the Korean Association of Oral and Maxillofacial Surgeons
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v.26
no.6
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pp.658-665
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2000
Purpose : The present study was carried out to determine the diagnostic usefulness of bone scan for evaluating jaw bone extension of oral cancer. Materials and Methods : Medical records, preoperative bone scans, computerized tomographic (CT) scans, conventional radiographs, and findings of histopathologic sections of twenty patients who had been treated for oral malignant tumors by a resection of mandible and soft tissue at Chonnam University Hospital from January, 1994 to September, 1999 were analyzed. Results : In 13 cases which showed histopathologically positive, preoperative bone scans were positive in 12 (92.3%) and false negative in 1 (7.7%). Preoperative CT scans were positive in 9 (69.2%) and false negative in 4 (30.8%) of the 13 cases. Preoperative conventional radiographs were positive in 8 (61.5%) and false negative in 5 (38.5%) of the 13 cases. In 7 cases showing negative histopathologic findings, 1 (14.3%) was in CT scans and 2 (28.6%) were false positive in preoperative conventional radiographs. Conclusion : These results suggest that bone scan is more sensitive and reliable method for evaluating jaw bone extension of oral cancer than conventional radiographs or CT scans.
Fine needle aspiration cytology(FNAC) is preferred because of simplicity, safety, and reliability in the evaluation of patients with thyroid nodule or hyperplasia. However, there are a few limitations such as false-negative or false-positive cases and non-diagnostic material. To evaluate the usefulness of FNAC in thyroid lesions, we reviewed 704 FNAC cases of thyroid nodules from 1988 to 1994 at Soonchunhyang University Hospital. The results are as follows. 1. Among 704 FNAC cases of thyroid gland, 571(81.1%) cases were benign, 12(1.7%) were suspicious, 71(10.1%) were malignancy, and 50(7.1%) were material insufficiency. The cytologic diagnoses of the benign lesions included 168 cases of follicular neoplasm, 139 cases of adenomatous goiter, 162 cases of follicular lesion such as follicular neoplasm or adenomatous goiter, 61 cases of Hashimoto's thyroiditis, 13 cases of subacute thyroiditis, and 28 cases of colloidal nodule or benign nodule. The malignant lesions included 68 cases of papillary carcinona, two medullary carcinomas and a case of metastatic colon cancer. 2. The average number of cytologic smear slides was $4.12{\pm}1.81$ in material insufficiency and $5.63{\pm}1.79$ in diagnostic cases. This difference was statistically significant(p<0.00001). 3. Histological assessment of 150 cases revealed 2 false negative and 1 false positive cases. The false negative cases were a case of marked sclerosis in papillary carcinoma and an occult case of papillary carcinoma. The false positive case resulted from pseudo-ground glass nuclei due to marked dry artifact. 4. Comparison between the FNAC and the histologic diagnosis revealed that FNAC had a sensitivity of 93.5%, a specificity of 99.2%, a false negative rate of 6.6%, a false positive rate of 0.8%, and an overall diagnostic accuracy of 98.0%. Therefore, FNAC of thyroid gland is a very reliable diagnostic method with excellent accuracy rate.
To analyze tens of thousands of alarms triggered by the intrusion detections systems (IDS) a day has been very time-consuming, requiring human administrators to stay alert for all time. But most of the alarms triggered by the IDS prove to be the false positives. If alarms could be correctly classified into the false positive and the false negative, then we could alleviate most of the burden of human administrators and manage the IDS far more efficiently. Therefore, we present a new approach based on attribute-oriented induction (AOI) to classify alarms into the false positive and the false negative. The experimental results show the proposed approach performs very well.
Recently, as the demand for Generative Artificial Intelligence (AI) and artificial intelligence has increased, the seriousness of misuse and abuse has emerged. However, intelligent CCTV, which maximizes detection of abnormal behavior, is of great help to prevent crime in the military and police. AI performs learning as taught by humans and then proceeds with self-learning. Since AI makes judgments according to the learned results, it is necessary to clearly understand the characteristics of learning. However, it is often difficult to visually judge strange and abnormal behaviors that are ambiguous even for humans to judge. It is very difficult to learn this with the eyes of artificial intelligence, and the result of learning is very many False Positive, False Negative, and True Negative. In response, this paper presented standards and methods for clarifying the learning of AI's strange and abnormal behaviors, and presented learning measures to maximize the judgment ability of intelligent CCTV's False Positive, False Negative, and True Negative. Through this paper, it is expected that the artificial intelligence engine performance of intelligent CCTV currently in use can be maximized, and the ratio of False Positive and False Negative can be minimized..
Although automated continuous-monitoring blood culture systems are both rapid and sensitive, false-positive and false-negative results still occur. The objective of this study, then, was to evaluate negative results occurring with BacT/Alert 3D blood culture systems. A total of 1032 samples were cultured with the BacT/Alert 3D automated blood culture system, using both aerobic (BPA) and anaerobic (BPN) media, and 128 of these samples yielded positive results. A total of 904 negative blood samples were then subcultured in $5\%$ sheep blood agar, eosin methylene blue, chocolate agar, and sabouraud-dextrose agar. Organisms growing on these subcultures were subsequently identified using both Vitek32 (bioMerieux, Durham, NC) and conventional methods. Twenty four $(2.6\%)$ of the 904 subcultures grew on the subculture media. The majority $(83.3\%)$ of these were determined to be gram-positive microorganisms. Fourteen $(58.3\%)$ were coagulase-negative staphylococci, two $(8.3\%)$ were Bacillus spp., one $(4.2\%)$ was Staphylococcus aureus, and one $(4.2\%)$ was identified as Enterococcus faecium. Streptococcus pneumoniae and Neisseria spp. were isolated together in two $(8.3\%)$ vials. Gram-negative microorganisms comprised $12.5\%$ of the subcultures, of which two $(8.3\%)$ were found to be Pseudomonas aeruginosa, and one $(4.2\%)$ was Pseudomonas fluorescens. The other isolate $(4.2\%)$ was identified as Candida albicans. We conclude that the subculture of negative results is valuable in the BacT/Alert 3D system, especially in situations in which only one set of blood cultures is taken.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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