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

Cohort selection for clinical trials using multiple instance learning

[[abstract]]Identifying patients eligible for clinical trials using electronic health records (EHRs) is a challenging task usually requiring a comprehensive analysis of information stored in multiple EHRs of a patient. The goal of this study is to investigate different methods and their effectiveness in identifying patients that meet specific eligibility selection criteria based on patients' longitudinal records. An unstructured dataset released by the n2c2 cohort selection for clinical trials track was used, each of which included 2-5 records manually annotated to thirteen pre-defined selection criteria. Unlike the other studies, we formulated the problem as a multiple instance learning (MIL) task and compared the performance with that of the rule-based and the single instance-based classifiers. Our official best run achieved an average micro-F score of 0.8765 which was ranked as one of the top ten results in the track. Further experiments demonstrated that the performance of the MIL-based classifiers consistently yield better performance than their single-instance counterparts in the criteria that require the overall comprehension of the information distributed among all of the patient's EHRs. Rule-based and single instance learning approaches exhibited better performance in criteria that don't require a consideration of several factors across records. This study demonstrated that cohort selection using longitudinal patient records can be formulated as a MIL problem. Our results exhibit that the MIL-based classifiers supplement the rule-based methods and provide better results in comparison to the single instance learning approaches