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Nunzio Zotti1, Guglielmo Arzilli1, Francesco Baglivo1

  • 1Dipartimento di Ricerca Traslazionale e delle Nuove Tecnologie in Medicina e Chirurgia, Università di Pisa.

Recenti progressi in medicina
|October 2, 2025
PubMed
概括
此摘要是机器生成的。

使用自然语言处理 (NLP) 的AI系统可以从医院记录中识别手术部位感染 (SSI). 伯特-FT表现出卓越的性能,有助于SSI的半自动监控.

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科学领域:

  • 医疗信息学 医疗信息学
  • 医疗保健中的人工智能
  • 自然语言处理自然语言处理.

背景情况:

  • 手术部位感染 (SSIs) 对患者安全构成重大威胁,并增加医疗保健成本.
  • 对SSI的有效监测对于感染控制和质量改善至关重要.
  • 为SSI识别而手动审查医院出院信件是耗时且资源密集的.

研究的目的:

  • 开发和评估一个人工智能系统,从医院出院信中自动识别SSI.
  • 为了比较不同机器学习模型的性能,包括BERT-FT,TF-IDF和Word2Vec,用于SSI检测.
  • 评估AI在支持半自动SSI监控方面的潜力.

主要方法:

  • 使用自然语言处理 (NLP) 和机器学习技术开发人工智能系统.
  • 对临床文本数据实施先进的预处理和不平衡处理策略.
  • 培训和评估各种模型,包括BERT-FT,TF-IDF和Word2Vec,使用医院出院信件数据集.

主要成果:

  • 在确定SSI方面,BERT-FT模型获得了最高的性能,F1得分为0.79.
  • BERT-FT显著超过了TF-IDF和Word2Vec.ec等传统方法的表现.
  • 在这个特定任务中应用一般的大型语言模型 (LLM) 时,观察到一些局限性.

结论:

  • 开发的AI系统,特别是BERT-FT,显示出半自动SSI监控的巨大潜力.
  • 该系统可以从临床叙述中提高SSI检测的效率和准确性.
  • 未来的工作可以专注于优化翻译,提示和基础设施,以实现更广泛的实施和提高性能.