基于磁共振成像报告开发用于检测脊髓转移的自然语言处理算法
Evan Mostafa1, Aaron Hui2, Boudewijn Aasman2
1Department of Orthopaedic Surgery, Montefiore Medical Center, 111 E 210th St, Bronx, NY, 10467, United States.
North American Spine Society journal
|August 16, 2024
概括
一个自动化自然语言处理 (NLP) 算法在MRI报告中准确地识别了脊髓转移和转移性外皮带压缩 (MECC). 该系统旨在加快患者转诊,以便及时治疗,改善结果.
科学领域:
- 医学成像分析分析 医学成像分析
- 医疗保健中的人工智能
- 在瘤学瘤学.
背景情况:
- 脊髓转移是一种常见的癌症并发症,导致疼痛和神经问题.
- 及时诊断和转诊对于管理脊髓转移至关重要.
- 一个自动化系统可以提高识别风险患者的效率.
研究的目的:
- 训练和验证自然语言处理 (NLP) 算法.
- 从放射学报告中准确检测脊椎转移和转移性外皮带压缩 (MECC).
- 为了促进更快的患者转诊及时治疗.
主要方法:
- 脊椎MRI (2008-2019) 的放射学报告由放射科医生审查和标记.
- 用doc2vec. 提取,预处理和向量化印象部分.
- 一个神经网络被训练来预测脊髓瘤或MECC的可能性.
主要成果:
- 该NLP模型在检测脊髓瘤和MECC方面实现了100%的灵敏度.
- 在0.02.的截止值观察到2.2%的低虚假阳性率.
- 该模型在111个外部MRI报告中得到了验证.
结论:
- 开发的NLP模型在MRI报告中准确识别脊髓瘤和MECC.
- 计划将其实施到EMR系统中,以加速患者转诊.
- 这项技术有可能降低发病率并提高生存率.


