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Die Verarbeitung in natürlicher Sprache macht aus ärztlichen Notizen Sinn
Trotz milliardenschwerer Anreize zur Unterstützung der Einführung elektronischer Krankenakten gab es kaum Belege dafür, dass diese Systeme die Effizienz oder Qualität der Versorgung verbessern. Eine neue Studie zeigt jedoch, dass die Verarbeitung natürlicher Sprache – ein Zweig der Informatik, der Linguistik verwendet, um normale Sprache zu analysieren – den Nutzen dieser Aufzeichnungen für die Verbesserung der Pflege erheblich steigern kann.
Forscher nutzten diesen Ansatz, um Arztnotizen, den umfangreichsten und kompliziertesten Aspekt elektronischer Krankenakten, nach postoperativen Komplikationen wie Lungenentzündung und Sepsis zu durchsuchen. Die Methode erwies sich als wesentlich genauer als andere automatisierte Systeme. Sie sagen, dass ähnliche Ansätze für eine Vielzahl von Anwendungen verwendet werden könnten, einschließlich der Vorhersage, welche Patienten gefährdet sind, und der Entwicklung automatisierter Tools, die Ärzten bei der Auswahl von Behandlungen helfen.
Sie können endlich sehen, wie klinische Daten zur systematischeren Messung der Patientensicherheit verwendet werden können und dass wir diese Dinge wirklich für das Management der Versorgung nutzen können, sagt Ashish Jha , einem Arzt an der Harvard Medical School, der einen Leitartikel verfasste, der die Zeitung begleitete. Das Papier und der Leitartikel wurden diese Woche in . veröffentlicht Zeitschrift der American Medical Association .
Einer der am meisten erwarteten Vorteile elektronischer Krankenakten ist die computergestützte Verfolgung von Patienten und Einrichtungen – um beispielsweise zu erkennen, ob ein bestimmter Patient für eine bestimmte Komplikation gefährdet ist oder eine bestimmte Abteilung oder ein Krankenhaus schlechter abschneidet als andere.
Bei der Verordnung wird bereits ein automatisiertes Tracking eingesetzt; zum Beispiel, um zu erkennen, wenn zwei Medikamente interagieren. Da Verschreibungsinformationen ein stark strukturierter Teil der Krankenakte sind, konnten sie mit Software relativ einfach analysiert werden. Es ist jedoch viel schwieriger, die umfangreichen Informationen zu nutzen, die in weniger strukturierten Teilen der Krankenakte verfügbar sind, wie z.
Wenn wir nicht auf diese Informationen zugreifen können, wird es uns schwer fallen, Aufzeichnungen zu überwachen, um die Versorgung zu verbessern, sagt Jha. Dieses Papier ist so mächtig, weil es zeigt, dass Sie dies können.
Harvey Murff , einem Arzt an der Vanderbilt University, und seine Mitarbeiter gingen das Problem mithilfe von Algorithmen zur Verarbeitung natürlicher Sprache an, die bestimmte Sprach- und Sprachregeln in die Analyse einbeziehen. Beispielsweise könnte eine Schlüsselwortsuche alle Vorkommen des Wortes Lungenentzündung ermitteln, aber die Verarbeitung natürlicher Sprache könnte auch Modifikatoren berücksichtigen, wie z. B. keine Anzeichen einer Lungenentzündung, die eine genauere Zählung ergeben würden.
Die Forscher analysierten fast 3.000 Krankenakten von Patienten, die in sechs medizinischen Zentren, die Teil der Veterans Health Administration sind, operiert wurden, auf Anzeichen von Lungenentzündung, Sepsis, tiefer Venenthrombose, Lungenembolie und Myokardinfarkt. Die Verfolgung unerwünschter Vorfälle nach einer Operation kann Krankenhäusern und Gesundheitssystemen dabei helfen, zu überwachen, wie gut eine Einrichtung die Sicherheitsrichtlinien befolgt. Aktuelle Methoden können jedoch viel Personal erfordern – manuelles Durchsuchen von Aufzeichnungen, um Komplikationen zu identifizieren – oder es mangelt an Genauigkeit. Wir wollten versuchen, zu replizieren, was ein Mensch tun würde, aber auf eine Weise, die auf eine größere Gesundheitsversorgung skalierbar und kostengünstiger wäre, sagt Murff.
Während die Entwicklung der Algorithmen einige Versuche und Irrtümer erforderte, war das Endergebnis hochsensibel – sie konnten zwischen 80 Prozent und 90 Prozent der Komplikationen identifizieren, die zuvor bei einer manuellen Überprüfung durch geschulte Krankenschwestern festgestellt wurden. Der Ansatz zur Verarbeitung natürlicher Sprache war sensibler als eine andere automatisierte Methode, die Abrechnungscodes verwendet, um postoperative Komplikationen zu identifizieren. Murffs Ansatz erkannte beispielsweise 82 Prozent der Fälle von akutem Nierenversagen, verglichen mit 38 Prozent beim Billing-Codes-Ansatz.
Der neue Ansatz war jedoch in vielen Fällen weniger spezifisch und erkannte mehr falsch positive Ergebnisse. Ich denke, mit mehr Iterationen könnten wir das verbessern, sagt Murff. Sein Team arbeitet jetzt daran, die Daten in den Notizen von Klinikern zu verwenden, um das Risiko von Komplikationen oder anderen Sicherheitsrisiken der Patienten vorherzusagen.
Einer der Vorteile der Verarbeitung natürlicher Sprache ist ihre Flexibilität. Laut Jha könnte der Ansatz für eine Reihe von Anwendungen verwendet werden. Am bemerkenswertesten seien die klinischen Entscheidungshilfen, bei denen Ärzte Ideen für eine bessere Behandlung von Patienten erhalten. Ärzten Vorschläge zu machen, die Informationen in klinischen Notizen berücksichtigen, wäre sehr wirkungsvoll.
Nuance, ein führender Hersteller von Spracherkennungssoftware, entwickelt bereits kommerzielle Systeme, die die Verarbeitung natürlicher Sprache verwenden, um medizinische Informationen zu analysieren. Das Unternehmen arbeitet mit dem IBM-Team zusammen, das Watson entwickelt hat, den Roboter, der berühmt wurde, indem er menschliche Teilnehmer in der Fernsehspielshow besiegte Gefahr , um die Werkzeuge zur Verarbeitung natürlicher Sprache des Roboters auf die Medizin anzuwenden.