预训练的语言模型用于大数据时代的观察性临床研究的语义意识数据协调
Jakub J Dylag1,2, Zlatko Zlatev3, Michael Boniface3
1IT Innovation Centre, Digital Health and Biomedical Engineering, School of Electronics and Computer Science, University of Southampton, Southampton, UK. J.J.Dylag@soton.ac.uk.
使用自然语言处理 (NLP) 和无监督机器学习 (ML) 的人工智能 (AI) 可以自动化临床大数据策划. 这加快了数据协调,提高了健康数据科学家的效率,并使得临床见解更快.
科学领域:
- 临床研究信息学 临床研究信息学
- 医疗保健中的人工智能
- 大数据分析大数据分析
背景情况:
- 从队列研究和电子健康记录中利用大数据对于改善医疗干预和结果至关重要.
- 目前的数据协调和策划方法昂贵,耗时,劳动密集.
- 自然语言处理 (NLP) 和无监督机器学习 (ML) 为这些挑战提供了潜在的解决方案.
研究的目的:
- 为支持大型临床数据集策划的自动化工具建立技术基础.
- 开发基于人工智能的管道,用于临床数据的自动语义协调.
- 评估这些自动化工具的效率和稳定性.
主要方法:
- 开发了两个AI管道:一个用于语义意识搜索域相关变量,另一个用于分类语义上类似的变量.
- 为了管道评估,使用了来自英语纵向老化研究 (ELSA) 数据库的94,037个文本变量描述.
- 采用NLP和无监督的ML技术进行自动化数据协调.
主要成果:
- 语义搜索管道实现了高精度,曲线下的面积 (AUC) 为0.899.
- 语义集群管道显示了0.237的V测量值,与领先的实现相比.
- 与手动标签相比,自动标签显著提高了处理速度,从每分钟2.1到每分钟245个描述.
结论:
- 人工智能技术,包括NLP和无监督ML,显示出自动化临床大数据协调和策划的巨大潜力.
- 开发的管道为自动化工具提供了坚实的基础,简化了健康数据科学家的数据管理.
- 高效的数据处理加速了从大数据中提取见解,最终有利于临床实践.
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