对NLP机器学习模型与人类医生的比较,用于ASA物理状态分类
Soo Bin Yoon1, Jipyeong Lee2, Hyung-Chul Lee1,3
1Department of Anesthesiology and Pain Medicine, Seoul National University College of Medicine, Seoul National University Hospital, Seoul, Republic of Korea.
自然语言处理 (NLP) 模型现在可以自动分类美国麻醉师学会的身体状态 (ASA-PS). 这些人工智能工具的准确性高于人类医生,改善了客观的患者风险评估.
科学领域:
- 医疗信息学 医疗信息学
- 医疗保健中的人工智能
- 临床决策支持 临床决策支持
背景情况:
- 美国麻醉师学会的身体状况 (ASA-PS) 分类系统对于评估患者的并发症至关重要.
- 在ASA-PS评估中,主观性和评价者之间的变化阻碍了客观的临床决策.
- 自动化ASA-PS分类可以标准化麻醉前评估.
研究的目的:
- 开发和验证用于客观ASA-PS分类的自然语言处理 (NLP) 模型.
- 为了比较NLP模型与董事会认证麻醉师的性能.
- 评估使用NLP来简化临床工作流程的可行性.
主要方法:
- 利用了717,389例手术病例 (2004年10月至2023年5月) 的大型数据集.
- 训练并调整的NLP模型,包括临床BigBird,BioClinicalBERT和生成预训练变压器 4.
- 经过验证的NLP模型与经过董事会认证的麻醉科医生创建的参考标签相比.
主要成果:
- 临床BigBird NLP模型实现了接收器操作特征曲线 (AUC) 下的面积为0.915.
- 与麻醉师相比,ClinicalBigBird在特异性 (0.901比0.897),精度 (0.732比0.715) 和F1得分 (0.716比0.713) 方面表现优越.
- 所有绩效指标都显示了统计学上显著的改善 (p < 0.01).
结论:
- NLP模型,特别是ClinicalBigBird,为ASA-PS分类提供了一个强大的客观方法.
- 使用NLP进行自动ASA-PS分类可以提高临床环境中的准确性和效率.
- 这项技术有可能大大简化麻醉前评估工作流程.
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