使用机器学习在泛加拿大电子医疗记录数据库中标准化药物记录:一项以数据驱动的算法研究,重点关注在初级保健中处方的抗生素
Stephanie Garies1, Matt Taylor1, Boglarka Soos1
1Department of Family Medicine (Garies, Soos, Drummond), University of Calgary, Calgary, Alta.; Departments of Family Medicine (Taylor, Lindeman, Drummond) and Physical Therapy (Lindeman, Pham), University of Alberta, Edmonton, Alta.; Department of Community Health Sciences (Drummond, Aponte-Hao, Williamson) and Centre for Health Informatics (Williamson), University of Calgary, Calgary, Alta.
一个机器学习算法准确地从加拿大初级保健电子医疗记录 (EMR) 中清理和编码抗生素数据. 这提高了二次用途的数据质量,例如抗生素处方监测.
科学领域:
- 医疗信息学 医疗信息学
- 医疗保健中的机器学习
- 初级保健研究研究初级保健研究
背景情况:
- 加拿大初级医疗保健中的电子病历 (EMR) 包含有价值的处方数据,但数据质量变化阻碍了二次使用.
- 抗生素处方数据通常是无结构的,难以分析.
- 需要一种强大的方法来清理和编码EMR中的药物数据.
研究的目的:
- 验证一种机器学习方法来清理和编码来自全加拿大初级保健EMR数据库的非结构化抗生素药物数据.
- 评估算法在分类抗生素药物的准确性.
主要方法:
- 使用加拿大卫生部药物产品数据库的参考数据开发了一种半监督分类模型.
- 该模型将大约4200万种药物记录映射到解剖治疗化学 (ATC) 代码中.
- 算法性能通过手动审查对16,119个抗生素药物记录的子集进行了验证.
主要成果:
- 机器学习算法在分类抗生素药物方面表现出高准确度.
- 关键绩效指标包括99.5%的灵敏度,92.4%的特异性,98.6%的正预测值和97.0%的负预测值.
结论:
- 开发的机器学习算法有效地从初级保健EMR中高精度地分类非结构化抗生素数据.
- 清理的EMR数据可以显著支持次要应用,例如基于社区的抗生素处方监测和实践改进举措.
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