Connect with us

technokrata

Mesterséges Intelligenciával automatizálják az orvosi szövegek kódolását

ai-doctor-mortality-01

e-Egészségügy

Mesterséges Intelligenciával automatizálják az orvosi szövegek kódolását

Mesterséges Intelligenciával automatizálják az orvosi szövegek kódolását

A Fujitsu Laboratories of Europe innovatív MI-alapú technológiája automatizálja a strukturálatlan orvosi szövegek kódolását

A Fujitsu Laboratories of Europe bemutatta az elektronikus egészségügyi adatok (EHR) kezelését és a strukturálatlan (szabadszöveges) orvosi feljegyzések feldolgozását automatizáló megoldását.

Az új MI-technológia a nagyobb pontosságának köszönhetően több mint 90%-kal mérsékli a folyamathoz szükséges időt. A kötelező egészségügyi osztályozásoknak megfelelő, új automatikus kódolási megoldás jellemzően kevesebb mint 1 perc alatt kivonatolja a feljegyzéseket, szemben a manuális klinikai feldolgozás 15 perces időigényével. A korábbi megoldásokkal ellentétben a Fujitsu MI-alapú szövegbányászati technológiája a szemantikai tudást természetes nyelvfeldolgozással (Natural Language Processing, NLP) és mélytanulási képességekkel ötvözve elemzi az orvosi feljegyzéseket és kivonatolja a fontos adatokat.

A Fujitsu Laboratories of Europe több innovációs partnerrel – köztük Madrid vezető egészségügyi intézményével, a San Carlos klinikai kórházzal – bonyolított le sikeres klinikai projekteket az elmúlt 4 évben. A kórház orvosigazgatója, dr. Julio Mayol, szakmai szempontból így magyarázza a Fujitsu által alkalmazott „co-creation” szemlélet jelentőségét:

„Folyamatosan keressük a klinikai döntéshozás továbbfejlesztésére alkalmas, új módszereket. A Fujitsu Laboratories of Europe-pal folytatott közös munka lehetővé teszi, hogy fontos fejlesztéseket vegyünk igénybe a hatékonyság javítására. A ma elérhető elektronikus egészségügyi adatfeldolgozó rendszerek többsége nem elégíti ki az orvos-beteg kapcsolat követelményeit. Sőt, az ilyen rendszerek használatát több vizsgálat is közvetlen összefüggésbe hozta a klinikai dolgozók kiégésének jelenségével. A Fujitsu új MI-alapú szövegbányászati technológiája segítségével közvetlenül tudjuk kezelni ezt a problémát, és kézzelfogható javulást érhetünk el a klinikai döntéshozási folyamat hatékonyságában.”

A Fujitsu Laboratories of Europe vezérigazgatója, dr. Adel Rouz, így folytatja:

„A San Carlos klinikai kórházhoz  hasonló partnerek esetében követett co-creation stratégia lehetővé tette, hogy betekintsünk az egészségügyi ágazat kihívásaiba, különös tekintettel a klinikai döntéshozás nehézségeire. Több olyan fontos innovációval is sikerült előállnunk, amelyek megváltoztatják az egészségügyi személyzet által követett munkafolyamatot. Ez újabb lépést jelent a klinikai adatok pontosságának növelése és digitalizálásuk automatizálása felé a kórházak, az egészségbiztosító társaságok és a kormányzati szervek számára. Úgy gondoljuk, hogy technológiánk szélesebb körben is alkalmazható, és más területek (pl. biztosítás, jog vagy megfelelés) hasonló kihívásainak legyőzésére is jól adaptálható.”

A strukturált információk kulcsszerepet játszanak az orvosi döntéshozásban és az egészségügyi ellátás színvonalának javításában. A klinikai szakembereknek azonban egyre kevesebb idejük van a betegekkel foglalkozni, és terhelésüket tovább fokozza, hogy az adatokat kötelesek azonnal bevinni az elektronikus adatkezelő rendszerekbe. A rugalmasabb adatbeviteli módszerek (pl. a betegekről készített jelentések szabadszöveges narratívája) csökkentik az időigényt, és hasznosabb, relevánsabb betegadatok rögzítését teszik lehetővé.

A Fujitsu Laboratories és a Fujitsu Laboratories of Europe közös megoldásának bevált természetes nyelvfeldolgozási technikái közvetlenül reagálnak erre a szükségletre azzal, hogy automatikusan kivonatolják az adatfeldolgozó rendszerek számára szükséges strukturált információt a klinikai személyzet beszámolóiból. A szakemberek egyéni igényeire mélytanulási technikával felkészíthető megoldás a más kódoló rendszerek által alkalmazott komplex nyelvészeti szabályokhoz képest nagyobb rugalmasságot nyújt a szabad szöveg megfelelő kifejezéseinek azonosításához. Ebből eredően nagyfokú pontosságot biztosít, és a kezelés megfelelőségére vagy a beteg társadalmi hátterére vonatkozóan többféle kifejezést képes kivonatolni, mint ami a betegségek és az egészséggel kapcsolatos problémák nemzetközi statisztikai osztályozásában (ICD) szerepel.

A Fujitsu MI-alapú megoldása a szövegbányászatot mélytanulási technikákkal ötvözi az egészségügyi kódolási munkafolyamat konkrét lépései során, így nem igényel előre feldolgozott óriási adatsorokat a működéshez. A Fujitsu megoldásának két fő komponense:

  • tudásbázis létrehozása: a rendszer tudásgráfot alakít ki az egészségügyi osztályozások leképezéséhez, amelyeket szemantikailag külső forrásokkal is kiegészít. A szemantikai kiegészítés további kontextust biztosít az egészségügyi osztályozásokhoz, ami a folyamat egymást követő szakaszai során jobb eredmények elérését teszi lehetővé. A szemantikai kiegészítés eszközei között ontológiák és szóbeágyazási technikák is szerepelnek.
  • felismerés és hozzárendelés: az orvosi kifejezések mélytanulásra épülő felismerési folyamata, ami után a rendszer súlyozott pontszámok szerint rangsorolt képletek definiálásával kiszámítja a bevitt klinikai jegyzetek potenciális kódolását.

untitled

KLINIKAI FELJEGYZÉSEK

 

Orvosi kifejezések felismerése

(mélytanulás)

 

légúti distressz (betegség)

demencia (betegség)

asztma (betegség) májzsugor (betegség)

hasi fájdalom (betegség)

szívelégtelenség (betegség) mellkasi fájdalom (betegség)

ORVOSI KIFEJEZÉSEK

Kód hozzárendelése

(természetes nyelvi feldolgozás)

HOZZÁRENDELT KÓDOK pontszámmal

 

Asztma

 

J45 Asztma

Pontszám: 40,0

 

Nyilvános adatok Szavak beágyazása (neurális hálózat) Szemantikai kiegészítés (tudásgráf) SZEMANTIKAILAG KIEGÉSZÍTETT TUDÁSGRÁF Újszülöttkori légúti distressz  
ORVOSI KUTATÁSI JELENTÉSEK          
        Status asthmaticus J46 Status asthmaticus Pontszám: 18,44
MI-technika

Köztes termék

Folyamat

Ontológiák Egészségügyi osztályozások      
  ORVOSI TUDÁS    

Ábra: A Fujitsu automatikus kódolást támogató, MI-alapú egészségügyi szövegbányászati folyamata

A Fujitsu MI-technológiáját két angol nyelvű adatsoron értékelték. Ezek 200 anonimizált privát klinikai feljegyzést és 5000 zárójelentést tartalmaztak egy MIMIC-III forrásból kivonatolva. A Fujitsu technológiájának további előnye, hogy könnyen adaptálható bármilyen egészségügyi osztályozásra vagy más nyelvekre, és nem igényel óriási előre feldolgozott adatsorokat.

 

További e-Egészségügy

Népszerű

Hirdetés

Technokrata a Facebookon

Hirdetés

Kütyük

SEQ-SPORT-INHANDS-03
OMEN 15 Laptop 2

Laptop

Brutálisak lettek a HP új gamer laptopjai

2019. szeptember 21. szombat
Cat B26_2

SmartPhone

A Cat Phones piacra dobott egy majdnem törhetetlen mobilt

2019. szeptember 21. szombat
Mate 30 Series

SmartPhone

Itt az új Huawei mobilcsalád! Mate 30 a porondon

2019. szeptember 20. péntek
TAG-Heuer-Carrera-Calibre-16-Chronograph-2019-Model-Updated-design-3

SmartWatch

Új modellekkel frissült a TAG Heuer Carrera Calibre kollekció

2019. szeptember 15. vasárnap

Dotkom