Обработка естественного языка для выявления риска употребления алкоголя перед операцией
Краткое изложение авторской публикации врача в сообществе «Врачи РФ» от .
Автор материала разбирает исследование ученых Мичиганского университета о применении обработки естественного языка для выявления рискованного употребления алкоголя у хирургических пациентов по электронным медицинским картам. Алгоритм анализировал клинические записи за три года до операции; исследование охватило 53 811 пациентов из Мичиганской геномной инициативы.
В тестовой выборке из 100 карт эксперты определили 31 случай рискованного употребления алкоголя. Алгоритм NLP выявил 27 из них, а диагностические коды ICD — 9; чувствительность подходов составила 0,87 и 0,29 соответственно. На полном наборе из 53 629 пациентов NLP классифицировало как положительные 7 794 случая, а коды ICD — 2 595. Автор отмечает, что анализ клинического текста может выявлять больше пациентов с риском, чем проверка одних диагностических кодов.
Главное
- Алгоритм NLP анализировал клинические записи за три года до операции у участников Мичиганской геномной инициативы.
- В исследование вошли 53 811 пациентов, а тестовая выборка включала 100 медицинских карт.
- В тестовой выборке NLP выявило 27 из 31 случая рискованного употребления алкоголя, отмеченного экспертами.
- Чувствительность NLP составила 0,87, а диагностических кодов ICD — 0,29.
Подготовлено автоматически с помощью ИИ, возможны неточности. Полный просмотр материала доступен только для медицинских специалистов с высшим медицинским образованием.
Войти Регистрация