Att identifiera några av de utmaningar som läkare möter för att möta sina informationsbehov i en sluten miljö, genom att undersöka hur röstfångst i naturligt språk kliniska frågor passar in i arbetsflödet, och genom att karakterisera fokus, format, och semantiskt innehåll och komplexitet i sina frågor. Design: Internmedicinare fångade informationsbehov på en digital inspelning medan på ett sjukhus slutenvård och deltog sedan i halvstrukturerade intervjuer. Intervjuer analyserades för att identifiera framväxande teman. Inspelade frågor analyserades för fokus (diagnos, behandling, eller epidemiologi) och format, antingen förgrund (specifika kunskaper om en enskild patient) eller bakgrund (allmän kunskap om ett tillstånd). Semantiska begrepp och typer identifierades med hjälp av MetaMap (UMLS -Unid Medical Language System) och manuellt. Resultat: Röstinspelning av frågor verkade avslöja invånarnas latenta informationsbehov. Även om invånarna kunde registrera frågor under arbetsflödet, blev det en fördröjning från den tid frågor materialiserades till när de spelades in. Frågefokus fördelades mellan diagnos (32 %), behandling (40 %) och epidemiologi (28 %) och de flesta frågorna var bakgrund (69 %). Frågorna var semantiskt komplicerade; förgrunds- och bakgrundsfrågor var i genomsnitt 12.6 (SD 6.0) respektive 9.1 (SD 6.0) UMLS-koncept. MetaMap misslyckades med att känna igen begrepp när invånare använde akronymer eller förkortningar eller utelämnade nyckeltermer. Vi fann att det är möjligt för boende att fånga sina kliniska frågor i naturligt språk under arbetsflödet och att inspelningsfrågor kan väcka medvetenhet om tidigare oigenkännliga informationsbehov. Den semantiska komplexiteten hos typiska frågor och kartläggningsfel på grund av invånarnas användning av akronymer och förkortningar utgör dock utmaningar för maskinbaserad utvinning av semantiskt innehåll.  Den explosiva tillväxten av hälsoinformation har gjort det svårt för läkare att identifiera och lokalisera kliniskt relevant information, som krävs för att tillhandahålla toppmodern vård, under arbetsflödet. Ett sätt att leverera information till upptagna läkare på vårdplatsen är att utveckla ett automatiserat system där kliniker ställer frågor på naturligt talat språk via röstupptagning under arbetsflödet och får svar som genereras genom automatisk sökning, vilket möjliggör omedelbar användning vid diagnos, hantering och behandling. Den aktuella studien syftar till att undersöka två frågor som kommer att ligga till grund för utvecklingen av ett sådant system. Vi vill särskilt förstå de potentiella hindren och lösningarna för att fånga upp informationsbehoven vid vårdtillfället samt karakterisera typ och semantiskt innehåll i frågor som ställs. Bakgrund Integral till framgången med evidensbaserad praxis är ett snabbt förvärv av användbar och relevant information under arbetsflödet. I en tid av oöverträffad explicit kunskap om orsaker och effektiva behandlingar av sjukdom, och enastående elektroniska resurser för att få tillgång till sådan kunskap, läkare fortsätter att ha svårt att svara på kliniska frågor som uppstår när vård av patienter, 1-3 till stor del på grund av brist på tid 4 och otillräcklig utbildning i användningen av elektroniska databaser. 5, 6 Interns och invånare är särskilt sårbara för kunskapsluckor, med tanke på deras utbildningsstatus, särskilt i sjukhusmiljö "efter timmar" när samråd med kollegor är mindre lättillgängliga. Många invånares kliniska frågor förblir obesvarade 7,8 trots att "att se upp" tydligt påverkar deras kliniska beslutsfattande.  387 Med tanke på den aktuella tiden efterfrågan på typiska invånare och den snabbt växande medicinska kunskapsbasen, ett långsiktigt mål kan omfatta utveckling av system för informationshämtning och leverans som börjar och slutar på vårdplatsen. 10 Ett tidigt tillvägagångssätt var att göra en datorarbetsplats 11 tillgänglig för personalen. Som den avancerade tekniken, en "bevis-cart", med tillgång till information resurser som MEDLINE, följde kliniska rundor till sängs. 9 Cart har sedan dess miniaturized i form av en handhållen enhet med trådlös teknik för att ge tillgång till boende för att söka online-databaser. 12, 13 Att göra det möjligt för boende att söka på vårdplatsen kringgår inte två välkända hinder för att hitta information i rätt tid. Med tanke på att en effektiv sökning ofta kräver 10 -30 minuter för att slutföra, verkar den tid som står till förfogande för att utföra en sökning vara ett hastighetsbegränsande steg. 14 -16 Så länge invånarna måste avbryta arbetsflödet för att hitta information kommer det sannolikt att finnas fortsatt underutnyttjande av tillgängliga resurser som kan ge svar på informationsbehov. För det andra, läkare har svårt att uppnå sin information söker mål och många saknar färdigheter för effektiv och effektiv informationssökning. En lösning för att ge information till hektiska invånare vid vårdtillfället är att skapa ett automatiserat system som undanröjer behovet av att invånarna gör sina egna sökningar. Vårt projekt Context-Initiated Question Response (CIQR) syftar till att skapa ett system för hämtning av frågor och information som består av tre steg: invånarna ställer frågor på naturligt språk som kommuniceras till en central server; en sökstrategi skapas baserat på det semantiska innehållet och syftet med frågorna; och relevanta dokument som innehåller ett "svar" returneras till de boende i rätt tid. Syftet med den aktuella studien var att undersöka flera frågor som rör det första steget i detta föreslagna automatiserade system för informationssökning: att fånga upp kliniska frågor på naturligt språk vid vårdtillfället. Skulle invånarna kunna kommunicera frågor på naturligt språk via röstupptagning när de befinner sig i en sluten miljö? Eftersom det inte finns några tidigare studier av röstupptagning av kliniska frågor försökte vi, såvitt vi vet, avgöra om denna form av kommunikation var möjlig i en hektisk klinisk miljö. Ett andra mål med vårt studium var att karakterisera de typer av frågor som de boende ställde. Att bygga ett framgångsrikt system för hämtning av frågor kräver att man identifierar de typer av frågor som ställs för att styra en automatiserad sökning. Tidigare studier tyder på att fokus och format för frågor kan vara användbara för att identifiera målresurser för en sökning. Fokus ligger vanligtvis på en av fyra huvudkategorier: diagnos, behandling, hantering och epidemiologi (som inkluderar prevalens och incidens, etiologi, orsakssamband eller association, riskfaktorer, sjukdomsagens, genetik, och kurs eller prognos). 20, 21 Haynes och medarbetare utvecklade "filter" som skulle göra det möjligt för mänskliga sökare att utforska ett reducerat sökområde för svar på frågor med särskilt fokus, den "kliniska frågor" alternativet. 22-25 En andra egenskap är formatet (bakgrund eller förgrund). Bakgrundsfrågor söker allmän kunskap och ställs ofta av dem som är bosatta i utbildning, obekanta med ett område 26 och besvaras vanligtvis i läroboksnivå resurser. 27 Förgrundsfrågor söker specifik kunskap om omständigheterna hos en enskild patient och är oftast mer komplexa 28 och mer benägna att besvaras med hjälp av MEDLINE eller PubMed.
Vårt mål var att utvärdera ASR-system på spontant talade frågor, inspirerad av en nyligen genomförd studie REF i en sluten miljö som visar genomförbarheten av röst fånga läkares kliniska frågor i spontant naturligt språk.
Voice Capture of Medical Residents' Clinical Information Needs During an Inpatient Rotation
{'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']}