Mål: Kohortdefinitionen är en flaskhals för klinisk forskning och beror på subjektiva beslut av domänexperter. Datadriven kohortdefinition är tilltalande men kräver omfattande kunskap om terminologier och kliniska datamodeller. Criteria2Query är ett naturligt språkgränssnitt som underlättar samarbete mellan människa och dator för kohortdefinition och utförande med hjälp av kliniska databaser. Material och metoder: Criteria2Query använder en hybrid informationsextraktion pipeline som kombinerar maskininlärning och regelbaserade metoder för att systematiskt tolka behörighetskriterier text, omvandlar det först till en strukturerad kriterier representation och nästa till sharable och körbara kliniska data frågor som representeras som SQL-frågor som överensstämmer med OMOP Common Data Model. Användare kan interaktivt granska, förfina och utföra frågor i ATLAS webbapplikation. För att testa effektiviteten utvärderade vi 125 kriterier inom olika sjukdomsområden från ClinicalTrials.gov och 52 användarinskrivna kriterier. Vi utvärderade F1-poäng och noggrannhet mot 2 domänexperter och beräknade den genomsnittliga beräkningstiden för helt automatiserad frågeformulering. Vi genomförde en anonym undersökning som utvärderade användbarheten. Resultat: Kriteriet2Query uppnådde 0,795 respektive 0,805 F1-poäng för enhetsigenkänning respektive relationsextraktion. Noggrannheterna för detektering av negation, logiska upptäckter, normalisering av entiteter och normalisering av attributet var 0,984, 0,864, 0,514 respektive 0,793. Fullständigt automatisk frågeformulering tog 1.22 sekunder/kriterium. Mer än 80 % (119 av 13) av användarna skulle använda Criteria2Query i sina framtida kohortdefinitionsuppgifter. Slutsatser: Vi bidrar med ett nytt naturligt språkgränssnitt till kliniska databaser. Det är öppen källkod och stöder helt automatiserade och interaktiva lägen för autonom datadriven kohortdefinition av forskare med minimal mänsklig ansträngning. Vi visar på dess lovande användarvänlighet och användbarhet.
Mer nyligen, Criteria2Query REF är en hybrid informationsextraktion pipeline som kombinerar maskininlärning och regelbaserade metoder för att bilda patientkriterier.
Criteria2Query: a natural language interface to clinical databases for cohort definition
{'venue': None, 'journal': 'Journal of the American Medical Informatics Association', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}