Efterfrågan på kliniska beslutsstödsystem inom medicin och självdiagnostiska symtomkontroller har ökat avsevärt under de senaste åren. Befintliga plattformar förlitar sig på kunskapsbaser som kompileras manuellt genom en arbetsintensiv process eller automatiskt härleds med enkel parvis statistik. Denna studie utforskade en automatiserad process för att lära sig högkvalitativa kunskapsbaser som kopplar sjukdomar och symtom direkt från elektroniska journaler. Medicinska begrepp extraherades från 273.174 avidentifierade patientjournaler och maximal sannolikhetsuppskattning av tre probabilistiska modeller användes för att automatiskt konstruera kunskapsgrafer: logistisk regression, naiv Bayes classifier och ett Bayesianskt nätverk med hjälp av bullriga OR-portar. En graf av sjukdomssymtomrelationer framkallades från de inlärda parametrarna och de konstruerade kunskapsgraferna utvärderades och validerades, med tillstånd, mot Googles manuellt konstruerade kunskapsgraf och mot expertläkares åsikter. Vår studie visar att direkt och automatiserad konstruktion av högkvalitativa hälsokunskapsgrafer från medicinska journaler med rudimentär konceptextrahering är möjlig. Den bullriga ELLER-modellen producerar ett högkvalitativt kunskapsdiagram med en precision på 0,85 för att påminna om 0,6 i den kliniska utvärderingen. Buller eller signifikant överträffar alla testade modeller över hela utvärderingsramen (p < 0,01). Automatiserade verktyg för att stödja medicinska diagnostiska resonemang används av patienter som söker information om sina symtom [1] [2] [3] [4], samt av kliniker när de ställs inför ett svårt fall eller för att undvika att i förtid fokusera på ett litet antal potentiella diagnoser 5. Betydande ansträngningar har gjorts för att bygga diagnostiska resonemang och kodning av relevant information för att driva deras inferenskapacitet [6] [7] [8] [9] [10] [11]. Dessa modeller visade betydande framgång i att förbättra didaktiska metoder 12, 13, bistå med diagnos 6, 7, 9, 11, 14, och ibland även prestera erfarna läkare 15. Historiskt sett specificerades de modeller som användes av diagnostiska resonemangssystem manuellt, vilket krävde enorma mängder experttid och ansträngning. Det uppskattades till exempel att omkring femton personår användes till att bygga en kunskapsbas för internmedicin för internmedicin 10. Den manuella specifikationen gjorde dock dessa modeller extremt sköra och svåra att anpassa till nya sjukdomar eller kliniska inställningar. Automatisk sammanställning av en graf som relaterar sjukdomar till de symtom som de orsakar har potential att avsevärt påskynda utvecklingen av sådana diagnosverktyg. Dessutom skulle sådana diagram ge värde i sig själva. Till exempel, med tanke på att allmänna webbsökmotorer är bland de vanligaste källorna för medicinsk information 4, 16, hälsopaneler såsom de som tillhandahålls av Google med hjälp av deras hälsokunskap diagram har en enorm potential för påverkan [17] [18] [19]. Tidigare arbete övervägde användningen av naturligt språk bearbetning för att hitta samband mellan sjukdomar och symtom från ostrukturerade eller halvstrukturerade data. IBM:s WatsonPaths och symptomkontrollen Isabel använde sig till exempel av medicinska läroböcker, tidskrifter och pålitligt webbinnehåll 8, 9. En annan potentiell källa till data, som för närvarande är underutnyttjad, är dock den elektroniska medicinska journalen (EMR), som har blivit allt vanligare i USA och över hela världen 20.
REF Hälsa kunskap grafer extraherades från kliniska register och maximal sannolikhet uppskattning av tre modeller: logistisk regression, naiva Bayes, och bullriga ELLER.
Learning a Health Knowledge Graph from Electronic Medical Records
{'venue': 'Scientific Reports', 'journal': 'Scientific Reports', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}