应用于电子记录的自然语言处理:对健康事件的监测和检测
Gabriel Campos Vieira1,2, João Henrique de Araújo Morais1,2, Débora Medeiros de Oliveira E Cruz1,3
1Secretaria Municipal de Saúde do Município do Rio de Janeiro. R. Afonso Cavalcanti 455, 7º andar, Cidade Nova. 20211-110 Rio de Janeiro RJ Brasil. camposvieiragabriel@gmail.com.
自然语言处理 (NLP) 通过从电子健康记录中识别更多疑似麻疹和风疹病例来加强公共卫生监测. 这种方法改善了疾病趋势的监测,特别是当传统代码有限时.
科学领域:
- 公共卫生和流行病学
- 医疗信息学 医疗信息学
- 自然语言处理自然语言处理.
背景情况:
- 医疗记录中的文本字段在公共卫生监测中未得到充分利用.
- 电子健康记录为疾病监测提供了有价值的数据.
- 里约热内卢 (MRJ) 的紧急和紧急网络 (RUE) 收集关键患者数据.
研究的目的:
- 评估自然语言处理 (NLP) 以加强MRJ的疾病监测.
- 改善疑似个体 (麻疹,红疹) 和集体 (腹,类似流感综合征) 疾病事件的识别.
- 将基于NLP的病例检测与ICD-10数据进行比较.
主要方法:
- 从RUE电子记录中预处理文本数据.
- 应用基于规则的NLP来识别特定疾病症状和综合征.
- 将NLP发现与国际疾病分类第10次修订 (ICD-10) 数据进行比较,时间为2023年1月至2024年9月.
主要成果:
- 与ICD-10相比,NLP发现了另外30起疑似麻疹病例和17起疑似红疹病例.
- 对腹和类似流感综合征 (流感综合征 - SG) 的时间序列分析显示了ICD和投诉数据之间的高交叉相关性 (>0.93).
- 在NLP分析中,可疑病例的稳定性更高,检测能力更强,尤其是在停止使用非特异性SG ICD代码后.
结论:
- 在电子健康记录中,NLP显著提高了可疑传染病病例的检测.
- NLP为流行病学监测提供了一个有价值的工具,补充了传统的编码方法.
- 该研究强调了NLP在MRJ中改善公共卫生监测的潜力,特别是在数据限制期间.
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