通过临床笔记的自然语言处理识别出有问题的阿片类药物使用的退伍军人与使用诊断代码的比较
Terri Elizabeth Workman1,2, Joel Kupersmith3, Phillip Ma1,2
1Washington DC VA Medical Center, Washington, DC 20422, USA.
问题性阿片类药物使用往往被遗漏在电子健康记录中. 一个自然语言处理 (NLP) 工具在临床笔记中发现了更多患有阿片类药物问题的患者,而不是ICD代码,强调需要审查笔记以进行准确的诊断.
科学领域:
- 医疗信息学 医疗信息学
- 临床信息学 临床信息学
- 在医疗保健中的自然语言处理.
背景情况:
- 在临床实践中,阿片类药物使用障碍 (OUD) 经常被低编码.
- 问题性阿片类药物使用可能被记录在电子健康记录 (EHR) 中的非结构化临床笔记中.
- 识别这些病例对于全面的患者护理和流行病学准确性至关重要.
研究的目的:
- 开发和应用自然语言处理 (NLP) 工具,从临床笔记中识别有问题的阿片类药物使用.
- 将NLP识别的患者的人口和临床特征与ICD OUD诊断码的患者进行比较.
- 评估患有未充分记录阿片类药物使用问题的患者的患病率和特异性概况.
主要方法:
- 分析了来自两个退伍军人事务服务区域的222,371名患者的队列.
- 开发了一种混合NLP工具,结合基于规则的分析和支持矢量机器,并应用于临床笔记.
- 患者也使用国际疾病分类 (ICD) 的阿片类药物使用障碍诊断代码来确定.
- 对于NLP工具的性能指标包括96.6%的特异性和88.4%的测试数据敏感性.
主要成果:
- 该NLP工具仅从临床笔记中确定了57,331名有问题的阿片类药物使用患者.
- 只有6997名患者通过ICD OUD代码被识别出来.
- 仅通过NLP识别的患者更有可能是女性.
- 通过ICD代码识别的患者更有可能是男性,年轻,同时使用二二类药物处方,更多的并发症和更多的护理接触.
- 两组患者的并发症水平相比,与两种方法都未识别的患者相比,都显著增加.
结论:
- 临床医生可能低估了阿片类药物使用障碍的代码,从而低估了其患病率.
- NLP工具可以有效地识别临床笔记中记录的有问题的阿片类药物使用,捕捉不同的患者人口统计学.
- 医疗保健团队应该积极审查临床笔记,以发现和解决所有有问题的阿片类药物使用情况.
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