Bakgrund: Kommunikation av kritiska resultat från diagnostiska förfaranden mellan vårdgivare är ett gemensamt mål för kommissionens nationella patientsäkerhet. Utvärdering av kritisk resultatkommunikation kräver ofta manuell analys av omfattande data, särskilt vid granskning av ostrukturerade textresultat av radiologiska fynd. Verktyg för informationshämtning (IR) kan underlätta denna process genom att möjliggöra automatisk hämtning av radiologirapporter som refererar till kritiska bildfynd. Men IR verktyg som har utvecklats för en sjukdom eller avbildning modalitet ofta behöver betydande omkonfigurering innan de kan användas för en annan sjukdom enhet. Syfte: Detta papper: 1) beskriver processen för att anpassa två Natural Language Processing (NLP) och Information Retrieval / Extraktion applikationer - en öppen källkod verktygslåda, ett nästan nytt information Extraction system (ANNIE); och en ansökan utvecklat internt, Information för att söka innehåll med en Ontology-Användande Toolkit (iSCOUT) - för att illustrera de olika nivåer av anpassning som krävs för olika sjukdom enheter och; 2) utvärderar varje ansökans prestanda i att identifiera och hämta radiologi rapporter med hänvisning till kritiska bildfynd för tre olika sjukdomar, pulmonella nodule, pneumothorax, och lungemboli. Resultat: Båda programmen kan användas för hämtning. iSCOUT och ANNIE hade precisionsvärden mellan 0,90-0,98 och återkallningsvärden mellan 0,79 och 0,94. ANNIE hade genomgående högre precision men krävde mer anpassning. Förstå de anpassningar som är involverade i att använda NLP-applikationer för olika sjukdomar kommer att göra det möjligt för användare att välja det mest lämpliga verktyget för specifika uppgifter.
Lacson m.fl. anpassat och jämfört prestanda för två NLP-system-A Nästan nytt information Extraction system (ANNIE) och information för att söka innehåll med en Ontology-Användande Toolkit (iSCOUT)-för att identifiera pulmonella knölar, pneumothorax, och lungemboli med total falsk larmfrekvens på 4% (ANNIE) och 10% (iSCOUT) REF.
Retrieval of Radiology Reports Citing Critical Findings with Disease-Specific Customization
{'venue': 'The Open Medical Informatics Journal', 'journal': 'The Open Medical Informatics Journal', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}