开发一个文本挖掘算法,用于在电子健康记录中识别药物不良反应
Britt W M van de Burgt1,2,3, Arthur T M Wasylewicz2, Bjorn Dullemond4
1Division of Clinical Pharmacy, Catharina Hospital Eindhoven, 5623 EJ Eindhoven, The Netherlands.
一个新的荷兰算法有效地在电子健康记录 (EHR) 中识别药物不良反应 (ADR). 这种文本挖掘方法显著提高了临床笔记中ADR检测的准确性.
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.
- 药物监督 药物监督 药物监督
背景情况:
- 药物不良反应 (ADRs) 是一个主要的医疗保健问题.
- 副作用通常是电子健康记录 (EHR) 中的非结构化的自由文本,阻碍其在临床决策支持系统 (CDSS) 中的使用.
- 从自由文本中自动识别ADR对于提高患者安全和医疗保健质量至关重要.
研究的目的:
- 开发和评估一个文本挖掘算法,用于在荷兰自由文本电子健康资料中识别ADR.
- 通过使用R脚本和标准化医学术语,提高ADR检测的准确性和效率.
- 以积极预测值 (PPV) 和灵敏度来评估算法的性能.
主要方法:
- 使用R.重新编码和改进之前开发的CDSS算法.
- 利用监管活动医学词典 (MedDRA) 和医学临床术语系统化命名法 (SNOMED-CT) 进行ADR识别.
- 采用六个现有的文本挖掘R脚本,采用两阶段方法来检测和呈现独特的ADR.
主要成果:
- 阶段IA:PPV为13%,敏感度为93% (严重的副作用为95%),确定了58种额外的副作用.
- 阶段IB:PPV为10%,灵敏度为86%,F测量为0.18.
- 第二阶段:改进的算法实现了PPV的70%,灵敏度为73% (严重的副作用为63%),F值为0.71.
结论:
- 重编的荷兰算法有效地从自由文本荷兰电子健康记录中识别ADR.
- 整合R脚本与MedDRA/SNOMED-CT显示了ADR检测的显著改善.
- 该研究强调了算法的临床决策支持和药物监测潜力,尽管有所限制.
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