一份关于从临床笔记中提取患有胸痛的患者症状发病日期和时间的试点报告
Anjaly George1, Aashrith Maisa1, Caitlin Dreisbach1,2
1Goergen Institute for Data Science, and Artificial Intelligence, University of Rochester.
使用自然语言处理 (NLP) 从电子健康记录 (EHR) 提取日期和时间显示出低性能. 为了在研究中准确的临床事件时间,自动化工具需要显著的改进.
科学领域:
- 医疗信息学 医疗信息学
- 自然语言处理自然语言处理.
- 临床数据研究 临床数据研究
背景情况:
- 临床事件的准确时机对于了解疾病进展,治疗和患者的结果至关重要.
- 电子健康记录 (EHR) 记录时间信息不一致,限制了其研究和临床实用性.
- 手动审查EHR以确定事件时间是劳动密集型的,需要自动化解决方案.
研究的目的:
- 评估现成的自然语言处理 (NLP) 管道在从自由文本 EHR 临床笔记中提取日期和时间 (DateTime) 信息的有效性.
- 评估在自动日期时间提取中解析日期时间和正则表达式 (regex) 方法的性能.
主要方法:
- 试点测试两个NLP管道,parsedatetime和regex,在71个注释的临床笔记来自各种EHR来源 (历史和物理,急诊部查,选笔记).
- 提取的DateTime信息准确性和性能指标的定量评估 (F1-分数).
主要成果:
- 解析日期时间管道在识别正确的日期时间信息方面实现了50.7%的准确性,低F1得分为0.31.
- 该regex方法未能产生任何准确的输出.
- 两种测试的NLP方法都显示出不充分的性能,需要大量的定制以提高效率.
结论:
- 目前现成的NLP工具不足以从EHR中可靠地自动提取DateTime信息.
- 需要先进的基于规则的NLP方法来处理复杂的临床叙述,以准确地提取日期和时间.
- 临床医生的标准化时间记录实践对于提高EHR数据用于研究和护理的可用性至关重要.
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