Modelli NLP Healthcare

Scopri i modelli di NLP per il settore sanitario per estrarre entità da cartelle cliniche quali cartelle cliniche elettroniche (EHR), note di avanzamento e documenti di test clinici.

I modelli sanitari costituiscono un livello fondamentale per i casi d'uso aziendali e altri servizi AI. Queste business unit in Oracle mirano a sfruttare gli elementi di base AI/ML offerti dai servizi linguistici OCI per creare applicazioni e modelli ML per casi d'uso come i modelli di rischio predittivo di riammissione, i modelli di rischio specifici per malattia, Sistemi di supporto alle decisioni cliniche e così via, per i quali OCI Language Services deve sviluppare modelli NLP sanitari di base come l'estrazione delle entità sanitarie, l'entità sanitaria che si collega agli standard medici, il rilevamento dello stato di asserzione e la previsione delle relazioni. Questi modelli di NLP per il settore sanitario sono integrati nei servizi sanitari OCI, utilizzando tecniche di deep learning.

Il modello Healthcare NLP viene utilizzato per elaborare i record di testo del settore sanitario, ad esempio EHR, per estrarre le entità, determinare gli stati delle asserzioni, identificare le entità correlate e collegare tali entità con ontologie supportate

Tipi di modello NLP Healthcare

Healthcare NLP è una suite di quattro modelli:

Estrazione entità con nome stato o riconoscimento entità con nome stato (HNER)

Lo scopo del compito è quello di trovare e classificare le entità denominate menzionate nel testo non strutturato in categorie come nomi di persone, condizioni mediche, farmaci, dosaggi, sintomi, risultati dei test, trattamenti e procedure e così via.

Esempio: le frasi con chiave in grassetto indicano gli intervalli visualizzati insieme ai tipi di entità mappati tra parentesi.

Uso dei tipi di entità:

MEDICINE_NAME
QUALIFIER.MODIFIER
MEDICINE_STRENGTH
MEDICINE_FREQUENCY

"
                                        Tacrolimus
                                     (MEDICINE_NAME) 
                                        taper
                                     (QUALIFIER.MODIFIER) 
                                        halted
                                     (QUALIFIER.MODIFIER), now at 2.5mg (MEDICINE_STRENGTH) 
                                        BID
                                     (MEDICINE_FREQUENCY)"

Previsione relazione salute/estrazione rapporto salute (HRE)

L'obiettivo del compito è quello di identificare possibili relazioni semantiche che possono verificarsi tra le entità. Ad esempio, la relazione tra la medicina e il suo dosaggio nel testo sanitario.

Esempio: le frasi con chiave in grassetto indicano gli intervalli visualizzati insieme ai tipi di entità mappati tra parentesi.

Uso dei tipi di entità:

MEDICINE_DURATION
MEDICINE_NAME
REGIMEN_THERAPY
QUALIFIER.MODIFIER

"She has received 4 
                                        cycles
                                     (MEDICINE_DURATION) of 
                                        Ruxience
                                     (MEDICINE_NAME) Plus 
                                        CVP
                                     (REGIME_THERAPY) 
                                        completed
                                     (QUALIFIER.MODIFIER) in [**DATE**]

La relazione estratta è:

DURATION_OF_MEDICINE (Ruxience, 4 cicli)
MODIFIER_OF_MEDICINE_NAME (Ruxience, completato)
MODIFIER_OF_REGIME_THERAPY (CVP, completato)

Rilevamento asserzioni sanitarie (HASD)

L'obiettivo del rilevamento dell'asserzione sanitaria è identificare i tipi di asserzione per i tipi di entità mediche (come appaiono come intervalli) nel testo clinico, vale a dire la certezza (sia che il concetto medico sia positivo, negato, possibile o ipotetico), temporalità (sia che il concetto medico sia per il presente, il passato o la storia futura), soggetto (sia che il concetto medico sia descritto per il medico, il paziente, un membro della famiglia o altro) e così via.

Esempi:


SI	Text	Intervallo con tipo di entità	Modalità/dimensione	Valore/Qualificatore
1	Prescrizione di giorni di malattia a causa della diagnosi di influenza	influenza (DISORDER)	Certezza	Certo
2	I suoi reni si stanno deteriorando	reni (BODY_STRUCTURE)	Corso	Peggioramento
3	Ha dolore acuto alla gamba sinistra	dolore alla gamba sinistra (SIGN_SYMPTOM)	Severità	Severe

Collegamento entità medica sanitaria (HMEL)

Lo scopo del compito è quello di associare o collegare menzioni (spansioni) di entità riconosciute al loro nodo corrispondente in una knowledge base o in un'ontologia. In pratica, il collegamento delle entità è utile per il collegamento automatico delle cartelle cliniche elettroniche (EHR) alle entità mediche, supportando attività a valle come la diagnosi, il processo decisionale e simili.

esempio:

"Indication: Acute hypoxia, Relapsed AML, GVHD, and renal failure with new hypoxia with clear chest X-ray"


Intervallo per il tipo di entità 'DISORDER'	Codice ICD 10 CM (Ontologia)
Ipossia acuta	96.01
Elenco produttori approvati correlati	C92.02
GVHD	D89.813
Insufficienza renale con nuova ipossia	N17.1

Ontologie supportate

Rxnorm: vedere https://www.nlm.nih.gov/research/umls/rxnorm/index.html.
SNOMED CT US: Vedere .https://www.nlm.nih.gov/healthit/snomedct/us_edition.html
ICD 10 CM: vedere https://www.cdc.gov/nchs/icd/icd-10-cm/index.html.
Tumult: vedere https://www.drugs.com/mtm/.

Architettura pipeline di quattro servizi

Questi modelli NLP per il settore sanitario sono integrati nel framework OCI Healthcare Services e distribuiti sull'endpoint NLP per il settore sanitario OCI utilizzando un'architettura di pipeline.

L'esempio riportato di seguito mostra il testo come input per l'endpoint Health NLP e l'output prodotto per diversi moduli.

Testo di input: dolore in ascella; consigliato Aceclofenac due volte al giorno per 3 giorni.

Input e output specifici nella pipeline NLP dello stato

Nota

Quando si utilizza il modello Oracle NLP, è importante rivedere i punteggi di affidabilità forniti per verificarne l'accuratezza. Questi punteggi possono aiutarti a decidere la soglia di affidabilità appropriata per il tuo caso d'uso specifico. Tuttavia, per garantire la conformità alle normative, è sempre consigliabile verificare l'accuratezza di eventuali entità sanitarie rilevate attraverso altri mezzi come la revisione umana.

Casi d'uso

I modelli di NLP nel settore sanitario hanno una vasta gamma di casi d'uso nel settore sanitario, rivoluzionando il settore migliorando l'assistenza ai pazienti, semplificando le operazioni e facilitando la ricerca.

Miglioramento della documentazione clinica: L'NLP può aiutare i fornitori estraendo informazioni pertinenti dai registri dei pazienti per fornire consigli sulle opzioni di trattamento.
Supporto decisionale clinico: L'NLP può aiutare i fornitori estraendo informazioni pertinenti dai registri dei pazienti per fornire consigli sulle opzioni di trattamento.
Codifica medica: La PNL può aiutare ad automatizzare la codifica delle procedure mediche e delle diagnosi analizzando le note del medico.
Telemedicina: Sviluppare assistenti vocali che possono trascrivere le interazioni medico-paziente, aggiornare le cartelle cliniche elettroniche e fornire un rapido accesso ai dati dei pazienti pertinenti durante gli appuntamenti.

Tipi di entità supportati


	Tipo di entità	descrizione;
1	INTESTAZIONE	Reclamo principale → HEADER Rileva le intestazioni delle sezioni principali all'interno del documento. La marcatura dell'HEADER dipende in larga misura dalla struttura del documento. Utilizzare il contesto corretto per contrassegnare le sezioni del documento come HEADER.
2	SUB_HEADER	Tutte le intestazioni figlio dell'intestazione principale. Questo tipo di entità può includere intestazioni secondarie o intestazioni secondarie.
3	BODY_STRUCTURE	Nomi di organi, siti di organi, parti del corpo o regioni del corpo.
4	MORPHOLOGIC_ABNORMALITY	Struttura anatomica del corpo anormale.
5	CANTINA	I tipi di cella.
6	FINDING.SIGN_SYMPTOM	I segni o i sintomi della condizione medica. Segni: risultati obiettivo che possono essere osservati da un fornitore di servizi sanitari. Sintomi: esperienze soggettive riportate dal paziente.
7	FINDING.OTHER	I risultati che non sono segni o sintomi, sono considerati come FINDING.OTHER. Osservazioni: acquisizione attiva di informazioni oggettive o soggettive da un'origine principale. Ciò include i risultati generali dell'osservazione del paziente. Questo tipo di entità può acquisire aspetti quali: Caratteristiche personali: ad esempio, colore degli occhi. Storie social: ad esempio: Abuso o uso di sostanze. Ad esempio: Fumatore Alcolico Uso di droghe Stato cognitivo o valutazioni psicologiche. Ad esempio: Alert Orientato x3 Svegliati Orientato Calma Piacevole Caratteristiche principali: ad esempio: Stato di gravidanza Asserzione di morte Osservazioni fisiche: ad esempio: Flessibile Non modalità di pagamento Ben sviluppato Condizioni mediche normali: ad esempio: Occhi normali Normali suoni intestinali Frequenza cardiaca normale EOMI PERRLA Polmoni chiari
8	DISORDINI	Le malattie e i disturbi. Sempre e necessariamente anormale. Necessariamente avere un processo patologico di base. Avere la persistenza temporale (potrebbe essere sotto trattamento, in remissione, o inattivo, anche se sono ancora presenti). Potrebbe essere presente come propensione per alcuni stati anormali a verificarsi, anche quando il trattamento mitiga o risolve quegli stati anormali.
9	STAGING_SCALE	Valutazione del dolore toracico, Valutazione della mancanza di respiro Valutazione dei sintomi, ...
10	ASSESSMENT_SCALE	Bilancia del dolore Bilancia del dolore analogica visiva Bilancia descrittore dolore Punteggio di Karnofsky Test token Test Dolo Bilancia di Borg ...
11	TUMOR_STAGING	M+ stadiazione tumorale N+ stadiazione tumorale stadiazione tumorale H+ Stadio tumorale di livello II Fase polmonare L2 ...
12	MEDICATION_ORDER	Le frasi o i segmenti del documento EHR che contiene entità correlate all'ordine dei farmaci.
13	MEDICINE_NAME	Nome generico del farmaco.
14	MEDICINE_FREQUENCY	La frequenza dei farmaci. Ad esempio: `Due volte al giorno, tutti i giorni, q4h`
15	MEDICINE_DOSE	Tutte le parole che menzionano il dosaggio del farmaco.
16	MEDICINE_DOSE.FORM	L'unica forma di dose.
17	MEDICINE_ROUTE	La via di somministrazione.
18	MEDICINE_DURATION	La durata del medicinale.
19	MEDICINE_STRENGTH	La forza della medicina.
20	MEDICINE_DISPENSE	Unità di dispensazione totale della medicina.
21	MEDICINE_PRN_ASNEEDED	La prescrizione PRN sta per "pro re nata", il che significa che la somministrazione di farmaci non è pianificata. Invece, la prescrizione viene presa come necessario.
22	MEDICINE_REFILL_AMOUNT	Il numero di volte in cui riempire un farmaco.
23	MEDICATION_CLASS	I nomi collettivi per gruppi di farmaci. I farmaci possono essere classificati in diversi modi in base a: Modalità di azione, ad esempio tipo di visita Indicazioni Struttura chimica
24	OBSERVABLE_ENTITY.VITALS	Vitali: ad esempio: Pressione arteriosa Temperatura corporea Frequenza cardiaca Frequenza respiratoria Misurazioni del corpo: ad esempio: Altezza Ponderanza Indice di massa corporea Circonferenza della testa Ossimetria
25	OBSERVABLE_ENTITY.OTHER	L'entità osservabile è il nome di qualcosa che può essere osservato e rappresenta una domanda o una valutazione che produce una risposta o un risultato. Funzioni svolte dal corpo o dall'organo. Questo esclude VITALS.
26	PROCEDURE.LAB_TEST	Gli esami di laboratorio vengono eseguiti su un campione di sangue, urina o altra sostanza del corpo.
27	PROCEDURE.OTHER	La procedura è un'azione una tantum eseguita sul paziente per trattare una condizione medica o per fornire assistenza al paziente.
28	REGIME_THERAPY	Il trattamento è un intervento eseguito in un periodo di tempo (giorni, settimane, mesi) per trattare una malattia o un disturbo.
29	MISURAZIONE	Le misurazioni relative a laboratorio, procedura, trattamento, vitali, Observalbe_entities e così via. Include il valore di misurazione (numerico) e l'unità.
30	ALLERGEN_AGENT	Il farmaco e le allergie alimentari.
31	VACCINAZIONE	I nomi dei vaccini, tra cui: Epatite A Vaccino, Covid Shot, Flu shot, MMR, Tetano, polio, varicella, pneumococco, piccolo vaiolo, Epatite B, Hip, mamme, Rubella, IPV, Influenza A, Influenza B, Rabbia, OPV, Epatite B B19.10, influenza, meningococco ACWY, Tdap, Influenza B +, Influenza A J10.1, Morbillo, DT, meningococco ACWY, e così via.
32	OCCUPATION.MEDICAL_ROLE	Le specifiche professioni/professioni mediche sono considerate in questa categoria. Di seguito sono riportati alcuni esempi. Medico Nurse Farmacista
33	OCCUPATION.OTHER	Le altre occupazioni / professioni non mediche
34	PERSON.FAMILY	Persona per la quale vengono conservate le informazioni. Di seguito sono riportati alcuni esempi. Dipendente Person Paziente Professionista assistenza Relativo a un paziente
35	PERSON.OTHER	Le altre persone che potrebbero non essere una famiglia o parenti.
36	SOSTANZA	I concetti che possono essere utilizzati per la registrazione e la modellazione: Componenti chimici di medicinali e non medicinali, tra cui: Allergie Reazioni avverse Avvelenamento Medici e ordini infermieristici rapporti di laboratorio e risultati Sottogerarchie di SOSTANZA. Di seguito sono riportati alcuni esempi. Sostanza corporea Chimica (sostanza)
37	EVENTO	La situazione intorno all'individuo in un momento specifico, che è rilevante per la loro salute. Occorrenze che incidono sulla salute o sull'assistenza sanitaria, comprese le procedure o gli interventi.
38	PHYSICAL_OBJECT.MEDICAL_DEVICE	I dispositivi fisici rilevanti per l'assistenza sanitaria o per lesioni/incidenti.
39	RECORD_ARTIFACT.DOCUMENT_TYPE	Componente articolo/documento/nota della richiesta. I documenti clinici, o parti. Gli artifact dei record non devono essere report o record completi. Possono essere parti di un artifact record più grande.
40	RECORD_ARTIFACT.OTHER	Sottosezioni dei documenti.
41	SPECIALITÀ	Relativo ai reparti.
42	ENVIRONMENT.CARE	Ambiente o luogo in cui le cure vengono date ai pazienti. Di seguito sono riportati alcuni esempi. Pronto soccorso Ufficio medici Unità cardio Ospizio Ospedale Ubicazione della persona, farmacia, qualsiasi reparto specializzato, qualsiasi posizione generica.
43	INDEPENDENT_HISTORIAN	L'individuo (ad esempio, genitore, tutore, surrogato, coniuge, testimone) che fornisce una storia oltre a una storia fornita dal paziente che non è in grado di fornire una storia completa o affidabile (ad esempio, a causa di stadio di sviluppo, demenza o psicosi) o perché una storia di conferma è giudicata necessaria. Quando c'è un conflitto o una scarsa comunicazione tra diversi storici e più di uno storico è necessario, il requisito dello storico indipendente è soddisfatto. La storia indipendente non deve essere ottenuta di persona, ma deve essere ottenuta direttamente dallo storico che fornisce le informazioni indipendenti.
44	SITUAZIONE	Le frasi che devono essere registrate nel record del paziente, ma modificare il contesto predefinito. Concetti che includono informazioni di contesto, ad esempio un sottotipo della situazione a cui si applica con un attributo associato al risultato clinico o alla procedura pertinente Può essere utilizzato per rappresentare condizioni/procedure già verificatesi, non ancora verificatesi o riferirsi a qualcun altro (non pazienti)
45	ORGANIZZAZIONE	Gli organismi di significato per la medicina umana e animale utilizzati nel modellare la causa della malattia.
46	CAMPIONE	Entità che vengono ottenute (di solito dai pazienti) per l'esame o l'analisi.
47	QUALIFIER.MODIFIER	I qualificatori sono le parole o le frasi che aggiungono dettagli al termine. Annotiamo solo le parole relative alle seguenti categorie potenziali come qualificatori. Gravità: il livello di severità è una misura dell'intensità. Cronicità: una misura di persistenza; uno stato di continuare a esistere. Corso di una condizione medica: una serie fissa o ordinata di azioni o eventi. Altri modificatori generici: Normale è un modificatore nei polmoni normali. Risultato: entità qualitativa (non numerica) che rappresenta il risultato di un test di laboratorio, un trattamento, una procedura, elementi vitali o entità osservabili. Include valori quali: Negative positivo normale Valore minimo Elevata Direzioni: include valori quali: a a destra In alto Sotto Laterale Periferica