人工智能在流行病学工作编码方面超过了人类
Mathijs A Langezaal1,2, Egon L van den Broek3, Susan Peters4
1Population-Based Epidemiological Cohorts Unit UMS11, INSERM, 16 Avenue Paul Vaillant Couturier, Paris, 94807, Villejuif, France. m.a.langezaal@uu.nl.
通过准确地分类职位描述以进行暴露评估,OPERAS提高了职业健康. 与手动方法相比,这种自动化系统显著减少了工作量,并提高了准确性.
科学领域:
- 职业健康和安全 职业健康和安全
- 流行病学 流行病学
- 计算语言学计算语言学
背景情况:
- 工作环境对员工的健康有重大影响.
- 在职业群体中准确的暴露评估依赖于编码职位描述.
- 现有的自动编码工具往往需要人类干预以获得精确度.
研究的目的:
- 开发OPERAS,用于流行病学职位编码的决策支持系统.
- 提高分类自由文本职位描述的准确性和效率.
- 为了能够对大型职业队伍进行可靠的暴露评估.
主要方法:
- 开发了OPERAS,这是一个可定制的决策支持系统,用于工作编码.
- 在PCS2003,NAF2008,ISCO-88和ISCO-68.8的812,522个职位条目上训练有素的分类模型.
- 使用工作暴露矩阵 (甲,,ALOHA,DOM) 评估模型准确性.
主要成果:
- 实现了0.66-0.84的编码器间可靠性 (科恩卡帕),超过了专家编码器 (0.59-0.76).
- 暴露评估的准确性在75.0-98.4%之间.
- 在编码过程中,估计至少减少了19.7-55.7%的工作量.
结论:
- 在职业分类和暴露评估中,OPERAS确保了高准确度.
- 该系统大大降低了工作量,并且性能优于专家编码器和当前工具.
- 能够进行大规模,高效和有效的暴露评估,以获得更健康的工作环境.
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