自然言語処理を用いた呼吸器ウイルス免疫の識別と検証

科学分野:

• 医療情報工学 医療情報工学
• 自然言語処理 (Natural Language Processing) とは,自然言語処理で処理される言語のことです.
• 公衆衛生は公衆衛生である.

背景:

• 電子医療記録 (EHR) は,多くの場合,構造化されていないテキストノートの中に貴重な予防接種データを含んでいます.
• 構造化されたEHRデータは,免疫投与の全範囲を常に捉えることはできません.

研究 の 目的:

• ルールベースの自然言語処理 (NLP) アルゴリズムを開発および評価し,EHRナラティブ内でCOVID-19,インフルエンザ,RSV免疫を識別します.
• マニュアルレビューと構造化されたEHRデータに対してNLPアルゴリズムのパフォーマンスを評価する.

主な方法:

• 文法的な依存関係を考慮して,一般的なキーワードと特定のキーワードを使用して,ルールベースのNLPアルゴリズムを複数段階で開発しました.
• アルゴリズムは否定と免疫の推奨に関するルールを組み込みました.
• 性能は,精度およびリコールメトリクスを用いて,20,000人の患者のサンプルで評価され,400のノートのマニュアルレビューが行われました.

主要な成果:

• マニュアルレビューでは,COVID-19 (71%,97%) とインフルエンザ (91%,92%) の予防接種に対する高精度およびリコールが示されました.
• RSV免疫の識別は,マニュアルレビューで57%の精度と96%のリコールを達成しました.
• 構造化されたデータと比較すると,すべてのワクチンのタイプでリコールが低い (9-12%) が,受容可能な精度 (72-78%) が得られました.

結論:

• NLPアルゴリズムは,EHRのテキストに記載されている予防接種を,特にCOVID-19とインフルエンザの予防接種を効果的に識別します.
• 構造化されたデータに対するリコールが低いことは,すべての免疫をテキストからのみ捉えるという限界を示しています.
• このアルゴリズムは,予防接種記録の拡張のための専門的なユーティリティを提供し,将来のEHR研究のための枠組みとして機能します.