自然言語処理を用いた二尖弁大動脈弁の超音波検査レポートからの検出：退役軍人省研究

科学分野:

• 心血管医学;医療情報学;計算生物学

背景:

• 二尖弁大動脈弁（BAV）は最も一般的な先天性心疾患であり、症状が多様なため診断が遅れることがよくあります。;2024年10月より前の特定のBAV診断コードの欠如は、後ろ向き患者の特定を妨げていました。

研究 の 目的:

• 心エコー検査レポートから心臓弁の形態を自動抽出するための自然言語処理（NLP）システムを開発および検証すること。;特に二尖弁大動脈弁（BAV）の正確な検出に焦点を当てること。

主な方法:

• 弁弁構造の特定に焦点を当て、心エコー検査レポートを分析するためにMedSpaCyを利用したルールベースのNLPシステムを開発しました。;システムは555件の注釈付きレポートでトレーニングされ、170件のレポートで検証されました。

主要な成果:

• NLPシステムは、精度（0.925）、感度（0.939）、F1スコア（0.932）でBAV検出に高いパフォーマンスを示しました。;1400万件以上の心エコー文書に適用され、システムは83,461人のBAV患者（2.40％）を特定しました。;ICD-10コードQ23.81との高い一致（86.1％）が観察され、不一致ケースでは手動レビューで精度が確認されました。

結論:

• このNLPアプローチは、臨床テキストからのBAV患者の大規模な後ろ向き特定を容易にします。;これは、将来の心血管研究を支援する、これまでにない最大のBAVコホートを確立します。;このシステムは、臨床的意思決定とBAVの適時診断に役立ちます。