A b s t r a c t Mål: Syftet med denna studie var att utveckla en metod baserad på naturligt språkbehandling (NLP) som automatiskt kartlägger ett helt kliniskt dokument för att koda med modifiers och att kvantitativt utvärdera metoden. Metoder: Ett befintligt NLP-system, MedLEE, anpassades för att automatiskt generera koder. Metoden innebär matchning av strukturerad utdata genererad av MedLEE bestående av resultat och modifiers för att få den mest specifika koden. Återkallelse och precision som applicerats på Unidified Medical Language System (UMLS) kodning utvärderades i två separata studier. Återkallelse mättes med hjälp av en testuppsättning på 150 slumpmässigt utvalda meningar, som behandlades med MedLEE. Resultaten jämfördes med en referensstandard som fastställts manuellt av sju experter. Precision mättes med hjälp av en andra testuppsättning på 150 slumpmässigt utvalda meningar från vilka UMLS-koder automatiskt genererades med metoden och sedan validerades av experter. Resultat: Påminnelse om systemet för UMLS-kodning av alla termer var.77 (95% CI.72-.81), och för kodning termer som hade motsvarande UMLS-koder återkallande var.83 (.79-.87). Återkallelse av systemet för att extrahera alla termer var.84 (.81-.88). Recall of the experts varierade från.69 till.91 för att extrahera termer. Precisionen i systemet var.89 (.87-.91), och precisionen hos experterna varierade från.61 till.91. Utdrag av relevant klinisk information och UMLS-kodning utfördes med en metod baserad på NLP. Metoden verkade vara jämförbar med eller bättre än sex experter. Fördelen med metoden är att den kartlägger text till koder tillsammans med annan relaterad information, vilket gör den kodade utgången lämplig för effektiv hämtning. Den elektroniska patientjournalen innehåller en rik källa till värdefull klinisk information, som skulle kunna användas för ett brett spektrum av automatiserade applikationer som syftar till att förbättra vårdprocessen, såsom varning för potentiella medicinska fel, generera en patientproblemlista, och bedöma svårighetsgraden av ett tillstånd. I allmänhet är dock sådana tillämpningar ännu inte genomförbara eftersom en stor del av informationen är i textform, 1 som inte är lämplig att använda för andra automatiserade tillämpningar. För att informationen ska kunna utnyttjas effektivt av ett brett spektrum av kliniska tillämpningar måste den dessutom vara driftskompatibel mellan olika kliniska tillämpningar, olika kliniska domäner och olika institutioner. Projektet Clinical Document Architecture (CDA), 2 som är en viktig insats för interoperabilitet, har fastställt vikten av en gemensam väl avgränsad representationsmodell för varje dokument i en dokumentklass (t.ex. radiologirapporter) och även för begreppen i dokumenten. En effektiv metod som automatiskt kartlägger relevant text i kliniska dokument till standardiserade koncept skulle bidra till att främja CDA-insatsen. Många rapporter har publicerats 3-10 om metoder som automatiskt kartlägger klinisk text till begrepp inom ett standardiserat kodningssystem, såsom Uniified Medical Language System (UMLS). Dessa metoder, som i första hand har tillämpats på indexeringsprogram, använder metoder baserade på strängmatchning, statistisk bearbetning eller språklig bearbetning, och använder sig av en del av talmärkning (dvs. att klassificera ord som substantiv, verb etc.) följt av identifiering av substantivfraser. För korrekt insamling av klinisk information räcker det dock inte med att kodningsbegreppen i dokumenten isoleras från annan information, t.ex. modifiers, eftersom begreppens underliggande betydelse i hög grad påverkas av andra sambestämmande begrepp. Till exempel, i ett patientdokument, kan begrepp modifieras genom negation (dvs. utan signifikanta skakningar), genom tidsinformation (dvs. tidigare antagen för lunginflammation), genom familjehistoria (dvs. hjärthistoria) eller genom modifikationer som anger att händelsen inte kan ha inträffat (dvs., exponerad för tuberkulos, antagen för synkopeworkup). För att många automatiserade tillämpningar, t.ex. varningsprogram, ska kunna fungera effektivt måste man också redovisa modifikationer av begreppen. En del arbete med identifiering av negerade begrepp har rapporterats, 11, 12 vilket är avgörande för många automatiserade tillämpningar. Andra typer av modifiers upptäcktes dock inte. I denna rapport beskriver vi en kodningsmetod som använder avancerade NLP-tekniker för att generera strukturerad kodad utgång bestående av fynd och motsvarande modifiers. Metoden försöker hitta den mest granulära motsvarande kod genom att matcha den strukturerade utdata, som genererades som ett resultat av tolkning meningarna, med strukturer i en kodning tabell där strukturerna har associerats med koder. En kod erhålls genom att framgångsrikt matcha ett fynd tillsammans med modifiers, baserat på ett antagande att en match som består av ett fynd med de mest modifiers är att föredra framför en match bestående av samma fynd med färre modifiers eftersom det är den mest specifika. Till exempel, för meningen, Status efter hjärtinfarkt 1995, UMLS kod C0856742 (motsvarande UMLS konceptet post mi) skulle erhållas tillsammans med en datummodifierare med värdet 1995. Observera att koden C0027051 (motsvarande UMLS-konceptet myokardinfarkt) också skulle vara lämplig, men inte lika specifik som den som motsvarar post mi, och därför inte väljs. Dessutom beskriver vi också en utvärdering av metoden och de resultat som uppnåtts. Bakgrundsavsnittet diskuterar relaterat arbete, Metodavsnittet beskriver teknikerna och utvärderingsdesignen, Resultatavsnittet presenterar resultatmått, Diskussionsavsnittet diskuterar styrkan och svagheterna i vår metod och frågor i samband med kodning och utvärdering.
REF extraherar strukturerad produktion från anteckningar i form av Uniified Medical Language System (UMLS) koder.
Automated Encoding of Clinical Documents Based on Natural Language Processing
{'venue': 'Journal of the American Medical Informatics Association : JAMIA', 'journal': 'Journal of the American Medical Informatics Association : JAMIA', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}