Tizedére csökkenti a Fujitsu mesterséges intelligencia alkalmazása a strukturálatlan orvosi szövegek feldolgozását. A klinikai feljegyzések kivonatolásának automatizálásával az egészségügyi szakemberek gyorsabban hozzájutnak a betegekkel kapcsolatos információkhoz, és több idejük marad a tényleges betegellátásra.
Mesterséges intelligencia(AI) segítségével automatizálja aFujitsu Laboratories of Europe legújabb megoldása az elektronikus egészségügyi adatok (EHR) kezelését és a szabadszöveges, vagyis strukturálatlan orvosi feljegyzések feldolgozását.
Egy perc és kész a kivonat
Az új technológia a nagyobb pontosságának köszönhetően több mint 90 százalékkal csökkenti az ehhez szükséges időt. A kötelező egészségügyi osztályozásoknak megfelelő, új automatikus kódolási megoldás kevesebb, mint 1 perc alatt kivonatolja a feljegyzéseket, szemben a manuális klinikai feldolgozás 15 perces időigényével.
A korábbi megoldásokkal ellentétben a Fujitsu AI-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 strukturált információk kulcsszerepet játszanak az orvosi döntéshozatalban. 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, köztük a betegekről készített jelentések szabadszöveges változata csökkentik a ráfordított időt, hasznosabb, relevánsabb betegadatok rögzítését teszik lehetővé.
Nem igényel előzetes óriási adatsorokat
A Fujitsu AI-alapú megoldása a szövegbányászatot mélytanulási technikákkal ötvözi az egészségügyi kódolási munkafolyamat konkrét lépései során, így nem igényel előre feldolgozott óriási adatsorokat a működéshez.
A fejlesztés két fő komponensből áll. Az első a tudásbázis, ebben a rendszer tudásgráfot alakít ki az egészségügyi osztályozások leképezéséhez, amelyeket szemantikailag külső forrásokkal is kiegészít. A szemantikai kiegészítés további szövegértelmezést nyújt az egészségügyi osztályozásokhoz, ami jobb eredményeket tesz lehetővé.
A másik fő komponens a felismerés és a hozzárendelés, vagyis az orvosi kifejezések mélytanulásra épülő felismerési folyamata, ami után a rendszer súlyozott pontszámok szerint rangsorolt képletek értelmezésével számítja ki a bevitt klinikai jegyzetek potenciális kódolását.
A Fujitsu AI-technológiáját eddig két angol nyelvű adatsoron értékelték. Ezek 200 anonimizált privát klinikai feljegyzést és 5 ezer zárójelentést tartalmaztak. A technológia könnyen adaptálható bármilyen egészségügyi osztályozásra vagy más nyelvekre.
A feldolgozott és kivonatolt információt a kormányzati szervek az egészségpolitika megtervezésére, a kutatók az orvosi kezelések hatékonyságának javítására, a biztosítótársaságok a díjkalkuláció támogatására, a klinikusok pedig diagnosztikai és kezelési célokra használhatják.
Az automatikus kódolást támogató, MI-alapú egészségügyi szövegbányászati folyamat
