Modelos de NLP de atención sanitaria
Obtenga información sobre los modelos de NLP del servicio Language Healthcare para extraer entidades de registros de salud, como registros médicos electrónicos (HCE), notas de progreso y documentos de ensayos clínicos.
Los modelos de atención médica constituyen una capa fundamental para los casos de uso empresarial y otros servicios de IA. Estas unidades de negocio de Oracle tienen como objetivo aprovechar los componentes básicos de IA/AA que ofrecen OCI Language Services para crear aplicaciones y modelos de AA para casos de uso como modelos de riesgo predictivo de readmisión, modelos de riesgo específicos de la enfermedad, Sistemas de apoyo a la toma de decisiones clínicas, etc., para los que OCI Language Services debe desarrollar modelos fundamentales de NLP de atención médica, como extracción de entidades de salud, vinculación de entidades de salud a estándares médicos, detección de estado de afirmación y predicción de relaciones. Estos modelos de NLP de atención médica se crean en el marco de los servicios de OCI Healthcare, utilizando técnicas de aprendizaje profundo.
El modelo de NLP de atención a la salud se utiliza para procesar registros de texto de atención a la salud, como EHR, para extraer entidades, determinar estados de afirmación, identificar entidades relacionadas y enlazar esas entidades con ontologías soportadas.
Tipos de modelo de NLP de Healthcare
Healthcare NLP es un conjunto de cuatro modelos:
- Extracción de entidades con nombre de estado o reconocimiento de entidades con nombre de estado (HNER)
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El objetivo de la tarea es encontrar y clasificar las entidades nombradas mencionadas en el texto no estructurado en categorías como nombres de personas, condiciones médicas, medicamentos, dosis, síntomas, resultados de pruebas, tratamientos y procedimientos, etc.
Ejemplo: las frases de clave en negrita indican los períodos que aparecen junto con los tipos de entidad asignados entre paréntesis.
Uso de tipos de entidad:
MEDICINE_NAMEQUALIFIER.MODIFIERMEDICINE_STRENGTHMEDICINE_FREQUENCY
"Tacrolimus (MEDICINE_NAME) taper (QUALIFIER.MODIFIER) halted (QUALIFIER.MODIFIER), now at 2.5mg (MEDICINE_STRENGTH) BID (MEDICINE_FREQUENCY)" - Extracción de relaciones de salud/Predicción de relaciones de salud (HRE)
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El objetivo de la tarea es identificar las posibles relaciones semánticas que pueden ocurrir entre las entidades. Por ejemplo, la relación entre el medicamento y su dosis en el texto de atención médica.
Ejemplo: las frases de clave en negrita indican los períodos que aparecen junto con los tipos de entidad asignados entre paréntesis.
Uso de tipos de entidad:
MEDICINE_DURATIONMEDICINE_NAMEREGIMEN_THERAPYQUALIFIER.MODIFIER
"She has received 4 cycles (MEDICINE_DURATION) of Ruxience (MEDICINE_NAME) Plus CVP (REGIME_THERAPY) completed (QUALIFIER.MODIFIER) in [**DATE**]La relación extraída es:
DURATION_OF_MEDICINE(Ruxience, 4 ciclos)MODIFIER_OF_MEDICINE_NAME(Ruxience, completado)MODIFIER_OF_REGIME_THERAPY(CVP, completado)
- Detección de afirmación de estado (HASD)
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El objetivo de la detección de la afirmación de salud es identificar los tipos de afirmación para los tipos de entidades médicas (como aparecen como intervalos) en el texto clínico, a saber, la certeza (si el concepto médico es positivo, negado, posible o hipotético), temporalidad (si el concepto médico es para el presente, el pasado o la historia futura), tema (si el concepto médico se describe para el médico, el paciente, un miembro de la familia u otro) y así sucesivamente.
Ejemplos:
IS Texto Intervalo con tipo de entidad Modalidad/Dimensión Valor/calificador 1 Prescribir días de enfermedad debido al diagnóstico de influenza gripe (DISORDER) Seguridad Cierto 2 Sus riñones se están deteriorando riñones (BODY_STRUCTURE) Curso Empeoramiento 3 Tiene dolor agudo en la pierna izquierda dolor en la pierna izquierda (SIGN_SYMPTOM) Severity Graves - Vinculación de entidades médicas de salud (HMEL)
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El objetivo de la tarea es asociar o vincular menciones (intervalos) de entidades reconocidas a su nodo correspondiente en una base de conocimientos o una ontología. En la práctica, la vinculación de entidades es útil para la vinculación automática de registros electrónicos de salud (HCE) con entidades médicas, lo que respalda tareas posteriores como el diagnóstico, la toma de decisiones y similares.
Ejemplo:
"Indication: Acute hypoxia, Relapsed AML, GVHD, and renal failure with new hypoxia with clear chest X-ray"Intervalo para el tipo de entidad 'DISORDER' Código CIE 10 CM (Ontología) Hipoxia aguda J96.01 Lista de fabricantes aprobados recaída C92.02 GVHD D89.813 Insuficiencia renal con nueva hipoxia N17.1
Ontologías soportadas
- Rxnorm: consulte https://www.nlm.nih.gov/research/umls/rxnorm/index.html.
- SNOMED CT US: consulte .https://www.nlm.nih.gov/healthit/snomedct/us_edition.html
- CIE 10 CM: consulte https://www.cdc.gov/nchs/icd/icd-10-cm/index.html.
- Tumult: consulte https://www.drugs.com/mtm/.
Arquitectura de pipeline de cuatro servicios
Estos modelos de NLP de asistencia sanitaria se crean en el marco de los servicios de OCI Healthcare y se despliegan en el punto final de NLP de asistencia sanitaria de OCI mediante una arquitectura de pipeline.
El siguiente ejemplo muestra texto como entrada al punto final de NLP de estado y la salida producida para diferentes módulos.
Texto de entrada: dolor en axila; aconsejado Aceclofenaco dos veces al día durante 3 días.
Al trabajar con el modelo de NLP de Oracle, es importante revisar las puntuaciones de confianza proporcionadas para comprobar su precisión. Estas puntuaciones pueden ayudarle a decidir el umbral de confianza adecuado para su caso de uso concreto. Sin embargo, para garantizar el cumplimiento de las regulaciones, siempre es recomendable verificar la exactitud de cualquier entidad de Salud detectada a través de otros medios como la revisión humana.
Casos de Uso
Los modelos de PNL en salud tienen una amplia gama de casos de uso en atención médica, revolucionando la industria al mejorar la atención al paciente, agilizar las operaciones y facilitar la investigación.
- Mejora de la documentación clínica
- La PNL puede ayudar a los profesionales asistenciales extrayendo información relevante de los registros de pacientes para proporcionar recomendaciones sobre las opciones de tratamiento.
- Soporte para la toma de decisiones clínicas
- La PNL puede ayudar a los profesionales asistenciales extrayendo información relevante de los registros de pacientes para proporcionar recomendaciones sobre las opciones de tratamiento.
- Codificación médica
- La PNL puede ayudar a automatizar la codificación de procedimientos y diagnósticos médicos mediante el análisis de notas del médico.
- Telemedicina
- Desarrolle asistentes activados por voz que puedan transcribir interacciones médico-paciente, actualizar historias clínicas electrónicas y proporcionar acceso rápido a los datos relevantes del paciente durante las citas.
Tipos de entidad soportados
| Tipo de Entidad | Descripción | |
|---|---|---|
| 1 | CABECERA |
Queja Principal → HEADER Detecte las cabeceras de sección principal del documento. Marcar el HEADER depende en gran medida de la estructura del documento. Utilice el contexto correcto para marcar las secciones de documento como HEADER. |
| 2 | SUB_HEADER | Todas las cabeceras secundarias de la cabecera principal. Este tipo de entidad puede incluir subcabeceras o subcabeceras. |
| 3 | BODY_STRUCTURE | Nombres de órganos, sitios de órganos, partes del cuerpo o regiones del cuerpo. |
| 4 | MORPHOLOGIC_ABNORMALITY | Estructura anatómica anormal del cuerpo. |
| 5 | CELL | Tipos de celda. |
| 6 | FINDING.SIGN_SYMPTOM |
Los signos o síntomas de la condición médica. Signos: conclusiones objetivas que puede observar un proveedor de atención médica. Síntomas: experiencias subjetivas que informa el paciente. |
| 7 | FINDING.OTHER |
Los resultados que no son signos ni síntomas se consideran FINDING.OTHER. Observaciones: adquisición activa de información subjetiva u objetiva de una fuente principal. Esto incluye los hallazgos generales de la observación del paciente. Este tipo de entidad puede capturar aspectos como:
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| 8 | TRASTORNO |
Enfermedades y trastornos.
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| 9 | STAGING_SCALE |
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| 10 | ASSESSMENT_SCALE |
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| 11 | TUMOR_STAGING |
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| 12 | MEDICATION_ORDER | Las instrucciones o segmentos del documento de HCE que contiene entidades relacionadas con indicaciones de medicación. |
| 13 | MEDICINE_NAME | Nombre genérico del fármaco. |
| 14 | MEDICINE_FREQUENCY | Frecuencia de la medicación. Por ejemplo: Dos veces al día, todos los días, q4h |
| 15 | MEDICINE_DOSE | Todas las palabras que mencionan la dosis del medicamento. |
| 16 | MEDICINE_DOSE.FORM | La única forma de dosis. |
| 17 | MEDICINE_ROUTE | La vía de administración. |
| 18 | MEDICINE_DURATION | La duración del medicamento. |
| 19 | MEDICINE_STRENGTH | La fuerza de la medicina. |
| 20 | MEDICINE_DISPENSE | Total de unidades de dispensación de medicina. |
| 21 | MEDICINE_PRN_ASNEEDED | La prescripción a demanda significa "pro re nata", lo que significa que la administración de medicamentos no está programada. En su lugar, la prescripción se toma según sea necesario. |
| 22 | MEDICINE_REFILL_AMOUNT | El número de veces que se debe dispensar un medicamento. |
| 23 | MEDICATION_CLASS |
Los nombres colectivos de grupos de medicamentos. Los medicamentos se pueden clasificar de diferentes maneras de acuerdo con:
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| 24 | OBSERVABLE_ENTITY.VITALS |
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| 25 | OBSERVABLE_ENTITY.OTHER |
La entidad observable es el nombre de algo que se puede observar y representa una pregunta o evaluación que produce una respuesta o resultado. Funciones llevadas a cabo por el cuerpo u órgano. Esto excluye a los VITALES. |
| 26 | PROCEDURE.LAB_TEST | Las pruebas de laboratorio se realizan en una muestra de sangre, orina u otra sustancia del cuerpo. |
| 27 | PROCEDURE.OTHER | El procedimiento es una acción única que se realiza al paciente para tratar una afección médica o para proporcionar atención al paciente. |
| 28 | REGIME_THERAPY | El tratamiento es intervenciones realizadas durante un período de tiempo (días, semanas, meses) para tratar una enfermedad o trastorno. |
| 29 | MEDICIÓN | Las mediciones relacionadas con el laboratorio, el procedimiento, el tratamiento, las constantes vitales, Observalbe_entities, etc. Incluye el valor de medición (numérico) y la unidad. |
| 30 | ALLERGEN_AGENT | Alergias a medicamentos y alimentos. |
| 31 | INMUNIZACIÓN |
Los nombres de las vacunas, incluyendo: Vacuna contra la hepatitis A, Covid Shot, vacuna contra la gripe, MMR, tétanos, poliomielitis, varicela, neumococo, viruela pequeña, hepatitis B, cadera, madres, rubéola, IPV, influenza A, influenza B, rabia, OPV, hepatitis B19.10, gripe, meningococo ACWY, Tdap, influenza B +, influenza A J10.1, sarampión, DT, meningococo ACWY, etc. |
| 32 | OCCUPATION.MEDICAL_ROLE | Las ocupaciones/profesiones médicas específicas se consideran en esta categoría. Algunos ejemplos incluyen:
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| 33 | OCCUPATION.OTHER | Las otras ocupaciones / profesiones no médicas |
| 34 | PERSON.FAMILY | Persona para la que se mantiene la información. Algunos ejemplos incluyen:
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| 35 | PERSON.OTHER | Las otras personas que podrían no ser una familia o parientes. |
| 36 | SUSTANCIA |
Los conceptos que se pueden utilizar para grabar y modelar:
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| 37 | EVENTO |
La situación en torno al individuo en un momento específico, que es relevante para su atención médica. Ocurrencias que afectan la salud o la atención médica, sin incluir procedimientos o intervenciones. |
| 38 | PHYSICAL_OBJECT.MEDICAL_DEVICE | Los dispositivos físicos relevantes para el cuidado de la salud, o para lesiones/accidentes. |
| 39 | RECORD_ARTIFACT.DOCUMENT_TYPE |
Componente de artículo, documento y nota de la solicitud. Documentos clínicos o partes. Los artefactos de registro no tienen que ser informes o registros completos. Pueden ser parte de un artefacto de registro más grande. |
| 40 | RECORD_ARTIFACT.OTHER | Las subsecciones de los documentos. |
| 41 | ESPECIALIDAD | Relacionado con los departamentos. |
| 42 | ENVIRONMENT.CARE |
Entorno o ubicación donde se brinda atención a los pacientes. Algunos ejemplos incluyen:
Ubicación del paciente, farmacia, cualquier sala de especialidades, cualquier ubicación genérica. |
| 43 | INDEPENDENT_HISTORIAN |
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| 44 | SITUACIÓN |
Las frases que se deben registrar en la historia clínica del paciente, pero que cambian el contexto predeterminado.
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| 45 | ORGANIZACIÓN | Organismos de importancia para la medicina humana y animal utilizados en el modelado de la causa de la enfermedad. |
| 46 | MUESTRA | Entidades que se obtienen (usualmente de pacientes) para su examen o análisis. |
| 47 | QUALIFIER.MODIFIER |
Los calificadores son las palabras o frases que agregan detalles al término. Anotamos solo palabras relacionadas con las siguientes categorías potenciales como calificadores.
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