Social and behavioral determinants of health in the era of artificial intelligence with electronic health records: A scoping review

Background: There is growing evidence that social and behavioral determinants of health (SBDH) play a substantial effect in a wide range of health outcomes. Electronic health records (EHRs) have been widely employed to conduct observational studies in the age of artificial intelligence (AI). However, there has been little research into how to make the most of SBDH information from EHRs. Methods: A systematic search was conducted in six databases to find relevant peer-reviewed publications that had recently been published. Relevance was determined by screening and evaluating the articles. Based on selected relevant studies, a methodological analysis of AI algorithms leveraging SBDH information in EHR data was provided. Results: Our synthesis was driven by an analysis of SBDH categories, the relationship between SBDH and healthcare-related statuses, and several NLP approaches for extracting SDOH from clinical literature. Discussion: The associations between SBDH and health outcomes are complicated and diverse; several pathways may be involved. Using Natural Language Processing (NLP) technology to support the extraction of SBDH and other clinical ideas simplifies the identification and extraction of essential concepts from clinical data, efficiently unlocks unstructured data, and aids in the resolution of unstructured data-related issues. Conclusion: Despite known associations between SBDH and disease, SBDH factors are rarely investigated as interventions to improve patient outcomes. Gaining knowledge about SBDH and how SBDH data can be collected from EHRs using NLP approaches and predictive models improves the chances of influencing health policy change for patient wellness, and ultimately promoting health and health equity. Keywords: Social and Behavioral Determinants of Health, Artificial Intelligence, Electronic Health Records, Natural Language Processing, Predictive ModelComment: 32 pages, 5 figure

Natural Language Processing – Finding the Missing Link for Oncologic Data, 2022

Oncology like most medical specialties, is undergoing a data revolution at the center of which lie vast and growing amounts of clinical data in unstructured, semi-structured and structed formats. Artificial intelligence approaches are widely employed in research endeavors in an attempt to harness electronic medical records data to advance patient outcomes. The use of clinical oncologic data, although collected on large scale, particularly with the increased implementation of electronic medical records, remains limited due to missing, incorrect or manually entered data in registries and the lack of resource allocation to data curation in real world settings. Natural Language Processing (NLP) may provide an avenue to extract data from electronic medical records and as a result has grown considerably in medicine to be employed for documentation, outcome analysis, phenotyping and clinical trial eligibility. Barriers to NLP persist with inability to aggregate findings across studies due to use of different methods and significant heterogeneity at all levels with important parameters such as patient comorbidities and performance status lacking implementation in AI approaches. The goal of this review is to provide an updated overview of natural language processing (NLP) and the current state of its application in oncology for clinicians and researchers that wish to implement NLP to augment registries and/or advance research projects

Bruk av naturlig språkprosessering i psykiatri: En systematisk kartleggingsoversikt

Bakgrunn: Bruk av kunstig intelligens (AI) har et stadig økende fokus, også i helsevesenet. En metode som virker lovende, er naturlig språkprosessering (NLP), som kan brukes til analysering av skriftlig tekst, for eksempel tekst i elektroniske pasientjournaler. Denne undersøkelsen har som formål å undersøke forskning som er gjort på bruk av naturlig språkprosessering for analysering av elektroniske journaler fra pasienter med alvorlige psykiske lidelser, som affektive lidelser og psykoselidelser. Den overordnete hensikten med dette, er å få et inntrykk av om noe av forskningen som er gjort har fokus på forbedring av pasientenes helsesituasjon. Materiale og metode: Det ble gjennomført en systematisk kartleggingsoversikt («scoping review»). Litteratursøket ble gjort i én database for medisinsk forskning, PubMed, med søketermene «psychiatry», «electronic medical records» og «natural language processing». Søket var ikke avgrenset i tid. For at en artikkel skulle bli inkludert i undersøkelsen måtte den være empirisk, ha utført analyser på journaldata i fritekst, ha brukt elektroniske journaler fra psykiatriske pasienter med psykoselidelser og/eller affektive lidelser og være skrevet på engelsk språk. Resultater: Litteratursøket resulterte i totalt 211 unike artikler, av disse oppfylte 37 artikler inklusjonskriteriene i kartleggingsoversikten, og ble undersøkt videre. De fleste av studiene var gjennomført i Storbritannia og USA. Størrelsen på studiepopulasjonen varierte mye, fra noen hundre til flere hundre tusen inkluderte pasienter i studiene. Det var lite av forskningen som var gjort på spesifikke dokumenttyper fra pasientjournal, som for eksempel epikriser eller innkomstjournaler. Hensikten for studiene varierte mye, men kunne deles inn i noen felles kategorier: 1) identifisering av informasjon fra journal, 2) kvantitative undersøkelser av populasjonen eller journalene, 3) seleksjon av pasienter til kohorter og 4) vurdering av risiko. Fortolkning: Det trengs mer grunnforskning før teknologi for naturlig språkprosessering til analyse av elektronisk journal vil bidra med forbedring av psykiatriske pasienters helsesituasjon

Correction to: Automatically identifying social isolation from clinical narratives for patients with prostate Cancer

Following publication of the original article [1], the authors reported an error in one of the authors’ names