論文の概要: Natural Language Processing to Detect Cognitive Concerns in Electronic Health Records Using Deep Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.06489v1
• Date: Thu, 12 Nov 2020 16:59:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-26 07:08:24.143247
• Title: Natural Language Processing to Detect Cognitive Concerns in Electronic Health Records Using Deep Learning
• Title（参考訳）: 深層学習を用いた電子健康記録の認知的問題検出のための自然言語処理
• Authors: Zhuoqiao Hong, Colin G. Magdamo, Yi-han Sheu, Prathamesh Mohite, Ayush Noori, Elissa M. Ye, Wendong Ge, Haoqi Sun, Laura Brenner, Gregory Robbins, Shibani Mukerji, Sahar Zafar, Nicole Benson, Lidia Moura, John Hsu, Bradley T. Hyman, Michael B. Westover, Deborah Blacker, Sudeshna Das
• Abstract要約: 認知症はコミュニティでは認識が低く、医療専門家では診断が低く、クレームデータではコード化されていない。 認知機能障害に関する情報は、医療記録の未構造化の診療ノートにしばしば見られるが、専門家による手作業によるレビューは時間がかかり、しばしばエラーを起こしやすい。 電子カルテにおける認知的関心を持つ患者を識別するために,自然言語処理アルゴリズムを適用した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.970914263240787
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Dementia is under-recognized in the community, under-diagnosed by healthcare professionals, and under-coded in claims data. Information on cognitive dysfunction, however, is often found in unstructured clinician notes within medical records but manual review by experts is time consuming and often prone to errors. Automated mining of these notes presents a potential opportunity to label patients with cognitive concerns who could benefit from an evaluation or be referred to specialist care. In order to identify patients with cognitive concerns in electronic medical records, we applied natural language processing (NLP) algorithms and compared model performance to a baseline model that used structured diagnosis codes and medication data only. An attention-based deep learning model outperformed the baseline model and other simpler models.
• Abstract（参考訳）: 認知症はコミュニティでは認識が低く、医療専門家では診断が低く、クレームデータではコード化されていない。 しかし、認知機能障害に関する情報は、医療記録の未構造化の診療ノートにしばしば見られるが、専門家による手作業によるレビューは時間がかかり、しばしばエラーを起こす。 これらのノートの自動マイニングは、評価や専門的ケアの恩恵を受けることができる認知的関心を持つ患者をラベル付けする潜在的機会を示す。 電子カルテにおける認知的関心を持つ患者を特定するため,自然言語処理(NLP)アルゴリズムを適用し,構造化診断符号と医薬データのみを用いたベースラインモデルと比較した。 注意に基づくディープラーニングモデルは、ベースラインモデルや他の単純なモデルよりも優れています。

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