Desarrollo y validación de un sistema de procesamiento del lenguaje natural para evaluar la calidad de la...

Área de la Ciencia:

• Urología
• La informática médica
• Comunicación sobre la salud

Sus antecedentes:

• Las pautas de AUA enfatizan la toma de decisiones compartida (SDM) en el cuidado del cáncer de próstata, lo que requiere una discusión sobre el riesgo de tumor, la esperanza de vida, el pronóstico, la función basal y los efectos secundarios del tratamiento.
• La retención de información sobre el paciente y la comunicación inconsistente de riesgos por parte del médico suponen obstáculos para una gestión de riesgos eficaz.
• El procesamiento del lenguaje natural (PNL) ofrece una solución potencial para mejorar la entrega de información y la evaluación de la calidad de la comunicación.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar y validar modelos de PNL para identificar la información clave en las consultas sobre cáncer de próstata.
• Evaluar la capacidad de estos modelos de PNL para auditar la calidad de la comunicación del médico con respecto a áreas de contenido específicas.

Principales métodos:

• Modelos de PNL entrenados y validados en 50 transcripciones de consultas para identificar oraciones relacionadas con conceptos esenciales de SDM.
• El rendimiento del modelo probado en la calificación de la calidad de la comunicación a través de 20 consultas separadas utilizando las oraciones más identificadas.

Principales resultados:

• El modelo de PNL de Bosque Aleatorio demostró una alta precisión (AUC > 0,80 para la mayoría de los conceptos) en la identificación de oraciones concordantes con el tema.
• Las oraciones mejor identificadas por los modelos de PNL clasificaron con precisión la calidad de la comunicación en consultas completas, con precisiones que oscilan entre el 80% y el 100% para diferentes conceptos.

Conclusiones:

• Los modelos de PNL capturan efectivamente información crítica y evalúan la calidad de la comunicación del médico en las consultas de cáncer de próstata.
• Estos modelos proporcionan una base escalable para evaluar la comunicación de riesgos y apoyar la toma de decisiones informadas de los pacientes.