在大型综合医疗保健系统中使用混合自然语言处理方法从电子健康记录中识别喘相关症状:回顾性研究
Fagen Xie1, Robert S Zeiger2,3, Mary Marycania Saparudin1
1Department of Research and Evaluation, Kaiser Permanente South California, 100 S Los Robles Ave, 2nd Floor, Pasadena, CA, 91101, United States, 1 626-564-3294.
一个新的混合自然语言处理 (NLP) 算法有效地识别了临床笔记中的喘症状. 该工具有助于在早期发现喘并使用非结构化健康数据预测恶化风险.
科学领域:
- 计算语言学计算语言学
- 医疗信息学 医疗信息学
- 呼吸系统药物 呼吸系统药物
背景情况:
- 喘恶化通常是由非结构化临床笔记中记录的症状预测的.
- 目前用于从自由文本数据中提取这些症状的方法不足.
研究的目的:
- 开发一种自然语言处理 (NLP) 算法,从临床笔记中识别喘相关症状.
- 改善在大型医疗保健系统中捕获关键症状数据.
主要方法:
- 通过结合基于规则和基于变压器的深度学习模型,创建了一个混合NLP算法.
- 该算法使用手动注释的临床笔记从2013-2018年和2021-2022年进行训练和改进.
- 分析涉及超过1100万份临床笔记,以确定四种常见的喘症状.
主要成果:
- 混合NLP算法在7.55%的笔记中至少发现了一个喘症状.
- 咳是最常见的症状 (5.81%的笔记).
- 该算法表现出高性能,积极预测值>96%和F1得分>0.95.5.
结论:
- 开发的NLP算法有效地从非结构化的临床笔记中提取喘症状.
- 这些工具可以支持早期的喘诊断和恶化风险预测.
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