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开发和验证一种自动化方法,使用自然语言处理识别为膀癌进行激进囊切术的患者.

Hung-Jui Tan1,2, Robin Clarke3, Karim Chamie4

  • 1VA/UCLA Robert Wood Johnson Clinical Scholars Program, Los Angeles, California.

Urology practice
|August 18, 2023
PubMed
概括

自然语言处理 (NLP) 准确地识别了激进囊切除术的病例,以改善膀癌的质量. 与索赔数据相比,NLP也更好地描述了手术细节,如机器人使用和尿路转移.

关键词:
囊切除术 (cystectomy) 是一个切除囊的过程.自然语言处理自然语言处理.机器人手术手术程序中的机器人手术程序泌尿膀的新生体是什么尿路的转移是尿路的转移.

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科学领域:

  • 泌尿器科 泌尿器科 泌尿器科 泌尿器科
  • 医疗信息学 医疗信息学
  • 数据科学数据科学数据科学

背景情况:

  • 准确的病例识别对于改善医疗保健质量至关重要.
  • 电子健康记录 (EHR) 提供了大量数据,但需要先进的方法来结构化提取信息.
  • 自然语言处理 (NLP) 可以将EHR中的非结构化文本转换为结构化数据,以提高质量测量.

研究的目的:

  • 评估NLP的应用,以识别和描述膀癌患者的激进囊切手术程序.
  • 将NLP增强算法的性能与基于行政索赔的算法和手动图表审查进行比较.

主要方法:

  • 分析了497个急性囊切除手术的样本.
  • 为了确定病例,使用了三种方法:NLP增强算法,行政索赔算法和手动图表审查.
  • 使用kappa统计,灵敏度,特异性和预测值进行评估,手动审查作为参考标准.

主要成果:

  • 无论是NLP还是基于索赔的算法都准确地识别了激进囊切除术病例 (分别达到了99.8%和98.6%的同意).
  • 在描述机器人手术 (98.8%对90.5%) 和大陆尿路转移 (96.4%对83.3%) 中,NLP表现优越.
  • 与索赔数据相比,NLP对这些特定的外科特征取得了更高的一致性 (κ=0.976和 κ=0.924).

结论:

  • 基于NLP和基于索赔的算法对于识别激进囊切除术病例是有效的.
  • 在精确分类囊切除手术的特定外科细节方面,NLP提供了明显的优势.
  • 在泌尿外科手术中,NLP代表了一种有前途的方法来推进质量测量.