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手術の数日前に飲酒した患者にとって、アルコールは危険な手術合併症を引き起こす可能性がありますが、危険なアルコール使用の兆候が患者のカルテ上で常に明らかであるとは限りません。 人工知能はそのような問題を明らかにするのに役立つ可能性があります。 新しい分析が示唆する。
ジャーナル『アルコール: 臨床＆実験研究』に掲載されたこの研究では、自然言語処理モデルを使用して、2012 年から 2019 年の間に手術を受けた 53,811 人の患者の医療記録を評価しました。
患者の電子医療記録には診断コードが含まれていますが、危険なアルコール使用を示唆する可能性のあるメモ、検査結果、請求データなどの情報も含まれている場合があります。
文脈上の手がかりを見つけるために、研究者らは、診断コードと、推奨閾値を超える週あたりの飲酒量やアルコール誤用に関連する医学的問題の履歴など、危険なアルコール使用のその他の指標の両方を識別する自然言語処理モデルをプログラムしました。
手術前後でのアルコールの誤用は、感染率の上昇、入院期間の延長、その他の手術合併症と関連しています。 研究対象となった患者のうち、4.8％はアルコール摂取に関連する診断コードを含むカルテを持っていた。 状況に応じた手がかりを利用して、モデルは危険にさらされている人の 3 倍、合計 14.5 パーセントを分類しました。
このモデルは人間のアルコール使用専門家パネルとほぼ同等の結果を示し、記録のサブセットの分類と 87% の確率で一致しました。
この研究結果は、介入や術後のサポートが必要な患者を特定しようとしている臨床医にとって、AIが潜在的なパートナーであることを示していると研究者らは結論づけた。
ミシガン大学医学部の学習健康科学准教授で論文の筆頭著者であるVG・ヴィノッド・ヴィディスワラン氏は、この分析は「適切な検証を経て、プライマリケアやその他のリスクを特定する取り組みの基礎を築く可能性がある」と述べた。ニュース リリース。 「本質的に、これは、他のプロバイダーが記録全体を読むことなく、他のプロバイダーが作成したメモにすでに含まれている内容をプロバイダーが強調表示する方法です。」
研究者らは、最終的にはモデルを公開する予定だが、個々の施設の医療記録に基づいてトレーニングする必要があることに注意していると述べた。
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