A strategy for prioritizing electronic medical records using structured analysis and natural language processing

Objetivo: Los registros médicos electrónicos (RME) típicamente contienen atributos estructurados, así como texto narrativo. La utilidad de los RME para investigación y gestión se ve limitada por la dificultad en analizar automáticamente las porciones narrativas. En consecuencia, este artículo propone una estrategia para priorizar RME (SPIRE), usando procesamiento de lenguaje natural combinado con análisis de datos estructurados, para poder identificar y jerarquizar RME que satisfagan consultas que buscan pacientes con ciertas enfermedades planteadas por investigadores clínicos o gestores hospitalarios. Materiales y Métodos: La herramienta de software resultante fue evaluada técnicamente y validada con tres casos (falla cardiaca, hipertensión pulmonar y diabetes mellitus) comparado contra resultados obtenidos por expertos. Resultados y Discusión: Nuestros resultados preliminares demuestran alta sensibilidad (70%, 82% y 87% respectivamente) y especificidad (85%, 73.7% and 87.5%) en el conjunto de registros resultante. El área bajo la curva fue de entre 0.84 y 0.9. Conclusiones: SPIRE fue implementado exitosamente y usado en el contexto de un sistema de información de un hospital universitario, permitiendo que investigadores clínicos obtuvieran RME priorizados para sus necesidades de información, a partir de plantillas colaborativas de búsqueda, con resultados más rápidos y precisos que otros métodos existentes.

• Fecha de publicación: 2018
• Institución: Universidad del Rosario
• Repositorio: Repositorio EdocUR - U. Rosario
• Idioma: eng
• OAI Identifier: oai:repository.urosario.edu.co:10336/18866
• Acceso en línea: http://repository.urosario.edu.co/handle/10336/18866
• Palabra clave: Medical Computing; Search Engines; Clinical Researchers; Collaborative Searches; Electronic Medical Record; Electronic Medical Records (Emrs); Hospital Information Systems; Narrative Text; Pulmonary Hypertension; Structured Analysis; Natural Language Processing Systems; Informática médica; Medicina--Procesamiento de datos; Informática de la salud
• License: Abierto (Texto Completo)