通过机器学习和上下文文本表示来改善患者安全事件报告分类.
Hongbo Chen1, Eldan Cohen1, Dulaney Wilson2
1Mechanical and Industrial Engineering, University of Toronto, Toronto, Canada.
这项研究通过使用神经自然语言处理 (NLP) 的上下文文本表示来增强患者安全事件 (PSE) 报告分类. 这种方法提高了准确性,从而提高了患者的安全性和降低了医疗保健成本.
科学领域:
- 医疗信息学 医疗信息学
- 自然语言处理自然语言处理.
- 患者安全 患者安全
背景情况:
- 在美国,医疗错误会对患者造成重大伤害和医疗保健成本.
- 准确分类患者安全事件 (PSE) 报告对于确定预防措施至关重要.
- 目前使用静态自然语言处理 (NLP) 的方法在上下文理解方面存在局限性,影响了分类准确性.
研究的目的:
- 为了提高患者安全事件 (PSE) 报告分类的准确性.
- 为了提高分类性能,利用神经NLP方法的上下文文本表示.
- 为了确定现有的PSE分类分类学中的局限性.
主要方法:
- 利用来自神经NLP模型 (例如,罗伯塔基) 的上下文文本表示.
- 雇佣了机器学习分类器,包括支持矢量机器 (SVM),在这些上下文表示上接受了培训.
- 使用准确性和ROCAUC等指标评估分类器性能,并分析了混矩阵.
主要成果:
- 与静态文本表示相比,上下文文本表示显著提高了PSE分类器的性能.
- 性能最好的分类器,一个具有罗伯塔基础上下文表示的SVM,实现了0.75准确度和0.94ROCAUC.
- 分析揭示了目前的PSE分类分类学中的缺陷,包括多类和概念相关的事件类型.
结论:
- 基于神经NLP的上下文文本表示为分类患者安全事件 (PSE) 报告提供了卓越的方法.
- 提高分类准确度可以简化重新分类工作并增强医疗保健报告系统.
- 这些发现有助于通过更有效地分析不良事件数据来推进患者安全.
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