在现实世界中识别糖尿病相关并发症 自由文本 希伯来语电子医疗记录 使用自然语言处理技术
Mor Saban1, Miri Lutski2,3, Inbar Zucker2,3
1Nursing Department, School of Health Professions, Faculty of Medicine, Tel Aviv University, Tel Aviv, Israel.
自然语言处理 (NLP) 算法在电子医疗记录中准确地识别出糖尿病并发症,超过了传统的国际疾病分类 (ICD) 代码. 这一进步改善了临床数据提取,以更好地照顾患者.
科学领域:
- 医疗信息学 医疗信息学
- 计算语言学 计算语言学
- 糖尿病研究 糖尿病研究
背景情况:
- 很大比例的患者遭遇缺乏标准化的国际疾病分类 (ICD) 代码,在非结构化的自由文本注释中留下临床信息.
- 莱乌米特健康服务 (LHS) 和以色列卫生部 (MoH) 使用电子病历 (EMR) 从自由文本叙述中提取重要糖尿病信息.
研究的目的:
- 开发和验证自然语言处理 (NLP) 算法,用于在自由文本EMR中识别与糖尿病相关的并发症.
- 加强对糖尿病患者的结构化临床数据的提取.
主要方法:
- 在2012-2017年期间,分析了来自41469名糖尿病患者 (35岁以上) 的230万份EMR.
- 使用基于规则和机器学习技术开发NLP算法.
- 将NLP算法的性能与医生评判的术语和现有的ICD代码进行比较,使用精度,回忆和F-score.
主要成果:
- 与专家审查员 (黄金标准) 相比,NLP算法获得了平均F分数86%.
- 这一表现明显超过了ICD代码在同一个任务中获得的51%的平均F分数.
- 确定的并发症包括心血管疾病,神经病,病,视网膜病,糖尿病足,认知障碍,情绪障碍和低血糖症.
结论:
- 从EMR自由文本数据中识别糖尿病并发症,NLP和机器学习提供了更准确的方法.
- 这种方法可以提高临床数据提取的完整性和准确性,从而可能导致更好的患者管理.
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