Mål: Att bedöma variationer i klinisk dokumentation mellan vårdinrättningar med hjälp av olika elektroniska journalsystem och undersöka hur de påverkar systemportabiliteten för naturligt språk (NLP). Material och metoder: Födelsekohorter från Mayo Clinic och Sanford Children's Hospital (SCH) användes i denna studie (n 1⁄4 298 för varje). Dokumentationsvariationer avseende astma mellan de två kohorterna undersöktes i olika aspekter: (1) övergripande corpus på ordnivå (dvs. lexikal variation), (2) ämnen och astmarelaterade begrepp (dvs. semantisk variation) och (3) kliniska nottyper (dvs. processvariation). Vi jämförde denna statistik och utforskade NLP-systemportabilitet för astmakontroll i två steg: prototyp och förfining. Resultat: Det finns anmärkningsvärda lexiska variationer (ord-nivå likhet 1⁄4 0.669) och processvariationer (skillnader i de viktigaste nottyperna som innehåller astmarelaterade begrepp). Emellertid var semantisk nivå corpora relativt homogen (topisk likhet 1⁄4 0,944, astma-relaterat begrepp likhet 1⁄4 0,971). NLP-systemet för bestämning av astma hade en F-poäng på 0,937 vid Mayo och producerade 0,813 (prototyp) och 0,908 (raffinaderi) när det tillämpades vid SCH. Diskussion: Kriterierna för att fastställa astma är till stor del beroende av astmarelaterade begrepp. Därför anser vi att semantisk likhet är viktigt för att uppskatta NLP-systemportabilitet. Eftersom Mayo Clinic och SCH corpora var relativt homogena på semantisk nivå importerades NLP-systemet, utvecklat på Mayo Clinic, framgångsrikt till SCH med ordentliga justeringar för att hantera den inneboende corpus heterogeniteten.
al, föreslog en modell för att hitta sjukdomsrelaterade mönster på klinisk dokumentvariation och NLP systemportabilitet REF.
Clinical documentation variations and NLP system portability: a case study in asthma birth cohorts across institutions
{'venue': None, 'journal': 'Journal of the American Medical Informatics Association', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}