Modelos de PNL de Assistência Médica

Saiba mais sobre os modelos NLP de Assistência Médica do serviço de Idioma para extrair entidades de registros de assistência médica, como registros eletrônicos de saúde (EHR), notas de progresso e documentos de ensaios clínicos.

Os modelos de assistência médica constituem uma camada fundamental para casos de uso de negócios e outros serviços de IA. Essas unidades de negócios na Oracle visam aproveitar os blocos de construção de IA/ML oferecidos pelo OCI Language Services para criar aplicativos e modelos de ML para casos de uso, como Modelos de Risco Preditivo de Readmissão, Modelos de Risco específicos da doença, Sistemas de suporte a decisões clínicas, e assim por diante, para os quais a OCI Language Services deve desenvolver modelos básicos de PNL de assistência médica, como extração de entidades de Saúde, entidade de Saúde vinculada a padrões médicos, Detecção de Status de Asserção e Previsão de Relação. Esses modelos de PNL de assistência médica são criados na estrutura dos serviços de assistência médica da OCI, usando técnicas de aprendizado profundo.

O modelo NLP de Assistência Médica é usado para processar registros de texto de assistência médica, como EHR, para extrair entidades, determinar status de asserção, identificar entidades relacionadas e vincular essas entidades a ontologias suportadas

Tipos de Modelo NLP de Assistência Médica

Healthcare NLP é um conjunto de quatro modelos:

Extração de Entidade Nomeada de Integridade ou Reconhecimento de Entidade Nomeada de Integridade (HNER)

O objetivo da tarefa é encontrar e classificar entidades nomeadas mencionadas em texto não estruturado em categorias como nomes de pessoas, condições médicas, medicamentos, dosagens, sintomas, resultados de testes, tratamentos e procedimentos, e assim por diante.

Exemplo: Frases-chave em negrito denotam intervalos que aparecem com tipos de entidade mapeados entre parênteses.

Usando tipos de entidade:

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)"

Extração de relação de saúde/previsão de relação de saúde (HRE)

O objetivo da tarefa é identificar possíveis relações semânticas que podem ocorrer entre as entidades. Por exemplo, a relação entre o medicamento e sua dosagem no texto de assistência médica.

Exemplo: Frases-chave em negrito denotam intervalos que aparecem com tipos de entidade mapeados entre parênteses.

Usando tipos de entidade:

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**]

O relacionamento extraído é:

DURATION_OF_MEDICINE (Ruxiência, 4 ciclos)
MODIFIER_OF_MEDICINE_NAME (Ruxiência, concluída)
MODIFIER_OF_REGIME_THERAPY (CVP, concluído)

Detecção de Asserção de Integridade (HASD)

O objetivo da detecção de Asserção de Saúde é identificar tipos de asserção para tipos de entidades médicas (como eles aparecem como intervalos) no texto clínico, ou seja, certeza (se o conceito médico é positivo, negado, possível ou hipotético), temporalidade (se o conceito médico é para o presente, o passado, ou a história futura), assunto (se o conceito médico é descrito para o médico, paciente, um membro da família ou outro) e assim por diante.

Exemplos:


SI	Texto	Intervalo com Tipo de Entidade	Modalidade/Dimensão	Valor/Qualificador
1	Prescrever dias de doença devido ao diagnóstico de gripe	gripe (DISORDER)	Certeza	Determinado
2	Seus rins estão se deteriorando	rins (BODY_STRUCTURE)	Curso	Piora
3	Ele tem dor aguda na perna esquerda	dor na perna esquerda (SIGN_SYMPTOM)	Gravidade	Grave

Vinculação de entidade médica de saúde (HMEL)

O objetivo da tarefa é associar ou vincular menções (intervalos) de entidades reconhecidas ao nó correspondente em uma base de conhecimento ou ontologia. Na prática, a vinculação de entidade é útil para vinculação automática de registros eletrônicos de saúde (EHR) a entidades médicas, suportando tarefas posteriores, como diagnóstico, tomada de decisão e afins.

Exemplo:

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


Intervalo para o tipo de entidade 'DISORDER'	Código ICD 10 CM (Ontologia)
Hipoxia aguda	J96,01
AML Recorrente	C92,02
GVHD	D89.813
Insuficiência renal com nova hipóxia	N17,1

Ontologias Suportadas

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
ICD 10 CM: Consulte https://www.cdc.gov/nchs/icd/icd-10-cm/index.html.
Tumult: Consulte https://www.drugs.com/mtm/.

Arquitetura de Pipeline de Quatro Serviços

Esses modelos de NLP de assistência médica são criados na estrutura dos serviços de Assistência Médica da OCI e implementados no ponto final de NLP de assistência médica da OCI usando uma arquitetura de pipeline.

O exemplo a seguir mostra texto como entrada para o ponto final NLP de Integridade e a saída produzida para diferentes módulos.

Texto de entrada: dor na axila; aconselhado Aceclofenac duas vezes ao dia por 3 dias.

Entradas e saídas específicas no pipeline Health NLP

Observação

Ao trabalhar com o modelo Oracle NLP, é importante verificar a precisão das pontuações de confiança fornecidas. Essas pontuações podem ajudá-lo a decidir o limite de confiança apropriado para seu caso de uso específico. No entanto, para garantir a conformidade com os regulamentos, é sempre aconselhável verificar a precisão de quaisquer entidades de Saúde detectadas por outros meios, como a revisão humana.

Casos de Uso

Os modelos de PNL de assistência médica têm uma ampla gama de casos de uso em assistência médica, revolucionando o setor, melhorando o atendimento ao paciente, simplificando as operações e facilitando a pesquisa.

Melhoria da documentação clínica: A PNL pode ajudar os profissionais de saúde extraindo informações relevantes dos registros do paciente para fornecer recomendações para opções de tratamento.
Suporte à Decisão Clínica: A PNL pode ajudar os profissionais de saúde extraindo informações relevantes dos registros do paciente para fornecer recomendações para opções de tratamento.
Codificação Médica: A PNL pode ajudar a automatizar a codificação de procedimentos e diagnósticos médicos, analisando as notas do médico.
Telemedicina: Desenvolva assistentes ativados por voz que possam transcrever interações médico-paciente, atualizar registros eletrônicos de saúde e fornecer acesso rápido a dados relevantes do paciente durante os agendamentos.

Tipos de Entidade Suportados


	Tipo de Entidade	Descrição:
1	CABEÇALHO	Queixa principal → CABEÇA Detecte os cabeçalhos da seção principal no documento. A marcação do CABEÇA é altamente dependente da estrutura do documento. Use o contexto correto para marcar seções do documento como HEADER.
2	SUB_HEADER	Todos os cabeçalhos filhos do cabeçalho principal. Esse tipo de entidade pode incluir subcabeçalhos ou subcabeçalhos.
3	BODY_STRUCTURE	Os nomes dos órgãos, locais dos órgãos, partes do corpo ou regiões do corpo.
4	MORPHOLOGIC_ABNORMALITY	Anomalia da estrutura anatômica corporal.
5	CÉLULA	Os tipos de célula.
6	FINDING.SIGN_SYMPTOM	Os sinais ou sintomas da condição médica. Sinais: descobertas objetivas que podem ser observadas por um profissional de saúde. Sintomas: Experiências subjetivas relatadas pelo paciente.
7	FINDING.OTHER	As descobertas que não são sinal ou sintoma são consideradas como FINDING.OTHER. Observações: A aquisição ativa de informações subjetivas ou objetivas de uma fonte primária. Isso inclui achados gerais de observação do paciente. Esse tipo de entidade pode capturar aspectos como: Características pessoais: Por exemplo, cor dos olhos. Histórias sociais: Exemplos incluem: Abuso ou uso de substâncias. Por exemplo: Fumante Alcoólico Uso de drogas Estado cognitivo ou avaliações psicológicas. Por exemplo: Alerta Orientado a x3 Acordado Orientado Calma Agradável Características principais: Os exemplos incluem: Status da gravidez Afirmação de morte Observações físicas: Os exemplos incluem: Soft Sem Meio Pagto Bem desenvolvido Condições médicas normais: Os exemplos incluem: Olhos normais Sons intestinais normais Frequência cardíaca normal EOMI PERRLA Pulmões claros
8	TRANSTORNO	Doenças e distúrbios. Sempre e necessariamente anormal. Necessariamente ter um processo patológico subjacente. Ter persistência temporal (pode estar sob tratamento, em remissão ou inativo, mesmo que ainda estejam presentes). Pode estar presente como uma propensão para certos estados anormais ocorrerem, mesmo quando o tratamento mitiga ou resolve esses estados anormais.
9	STAGING_SCALE	Avaliação da dor torácica, Classificação de falta de ar Avaliação dos sintomas, ...
10	ASSESSMENT_SCALE	Escala de dor Escala visual analógica de dor Escala do Descritor de Dor Pontuação de Karnofsky Teste de token Teste Dolo Escala de Borg ...
11	TUMOR_STAGING	M+ estadiamento tumoral N+ estadiamento tumoral Estadiamento do tumor H+ Estadiamento do tumor de nível II Fase pulmonar L2 ...
12	MEDICATION_ORDER	As instruções ou segmentos do documento de prontuário eletrônico que contém entidades relacionadas à prescrição de medicação.
13	MEDICINE_NAME	O nome genérico da droga.
14	MEDICINE_FREQUENCY	A frequência da medicação. Por exemplo: `Duas vezes por dia, diariamente, q4h`
15	MEDICINE_DOSE	Todas as palavras mencionando a dosagem da medicação.
16	MEDICINE_DOSE.FORM	A única forma de dose.
17	MEDICINE_ROUTE	A via de administração.
18	MEDICINE_DURATION	A duração do medicamento.
19	MEDICINE_STRENGTH	A força da medicina.
20	MEDICINE_DISPENSE	O total de unidades de dispensação de medicamentos.
21	MEDICINE_PRN_ASNEEDED	A receita de PRN significa "pro re nata", o que significa que a administração de medicação não está agendada. Em vez disso, a prescrição é tomada conforme necessário.
22	MEDICINE_REFILL_AMOUNT	O número de vezes para reabastecer uma medicação.
23	MEDICATION_CLASS	Nomes coletivos para grupos de medicações. As drogas podem ser classificadas de diferentes maneiras de acordo com: Modo de ação, por exemplo, tipo de consulta Indicações Estrutura química
24	OBSERVABLE_ENTITY.VITALS	Sinais vitais: Exemplos incluem: Pressão Sanguínea Temperatura corporal Frequência cardíaca Frequência Respiratória Medições do corpo: Os exemplos incluem: Altura Peso Índice de Massa Corporal Circunferência da cabeça Oximetria de Pulso
25	OBSERVABLE_ENTITY.OTHER	A entidade observável é o nome de algo que pode ser observado e representa uma pergunta ou avaliação que produz uma resposta ou resultado. Funções realizadas pelo corpo ou órgão. Isso exclui os VITAIS.
26	PROCEDURE.LAB_TEST	Os testes laboratoriais são realizados em uma amostra de sangue, urina ou outra substância do corpo.
27	PROCEDURE.OTHER	O procedimento é uma ação única realizada no paciente para tratar uma condição médica ou para fornecer atendimento ao paciente.
28	REGIME_THERAPY	O tratamento é intervenções realizadas ao longo de um período de tempo (dias, semanas, meses) para tratar uma doença ou distúrbio.
29	MEDIÇÃO	As medições relacionadas ao laboratório, procedimento, tratamento, sinais vitais, Observalbe_entities e assim por diante. Inclui valor de Medição (Numérico) e unidade.
30	ALLERGEN_AGENT	A droga e as alergias alimentares.
31	IMUNIZAÇÃO	Os nomes das vacinas, incluindo: Vacina contra hepatite A, Covid Shot, vacina contra a gripe, MMR, Tétano, poliomielite, varicela, pneumococo, varíola, varíola, hepatite B, quadril, mães, Rubéola, IPV, Influenza A, Influenza B, Raiva, OPV, Hepatite B B19.10, gripe, meningococos ACWY, Tdap, Influenza B +, Influenza A J10.1, Sarampo, DT, meningococos ACWY e assim por diante.
32	OCCUPATION.MEDICAL_ROLE	As profissões/profissões médicas específicas são consideradas nesta categoria. Os exemplos incluem: Médico Enfermeira Farmacêutico
33	OCCUPATION.OTHER	As outras ocupações / profissões não médicas
34	PERSON.FAMILY	A pessoa para a qual as informações são mantidas. Os exemplos incluem: Funcionário Person Paciente Profissional de cuidados Relativo de um paciente
35	PERSON.OTHER	As outras pessoas que podem não ser uma família ou parentes.
36	SUBSTÂNCIA	Os conceitos que podem ser usados para gravação e modelagem: Componentes químicos de medicamentos e não medicamentos, incluindo: Alergias Reações adversas Envenenamento Prescrições de médicos e enfermagem relatórios laboratoriais e resultados Sub-hierarquias da SUBSTÂNCIA. Os exemplos incluem: Substância corporal (substância) Químico (substância)
37	EVENTO	A situação em torno do indivíduo em um momento específico, o que é relevante para seus cuidados de saúde. Ocorrências que impactam a saúde ou os cuidados de saúde, não incluindo procedimentos ou intervenções.
38	PHYSICAL_OBJECT.MEDICAL_DEVICE	Os dispositivos físicos relevantes para cuidados de saúde ou para lesões/acidentes.
39	RECORD_ARTIFACT.DOCUMENT_TYPE	O componente item/documento/nota da requisição. Os documentos clínicos, ou partes. Os artefatos de registro não precisam ser relatórios ou registros completos. Eles podem ser partes de um artefato de registro maior.
40	RECORD_ARTIFACT.OTHER	Subseções dos documentos.
41	ESPECIALIDADE	Os relacionados aos departamentos.
42	ENVIRONMENT.CARE	O ambiente ou local onde os pacientes recebem atendimento. Os exemplos incluem: Pronto socorro Consultório médico Unidade de cartão Hospício Hospital Local do paciente, farmácia, enfermarias de especialidade, qualquer local genérico.
43	INDEPENDENT_HISTORIAN	O indivíduo (por exemplo, pai, responsável, substituto, cônjuge, testemunha) que fornece um histórico além de um histórico fornecido pelo paciente que é incapaz de fornecer um histórico completo ou confiável (por exemplo, por causa do estágio de desenvolvimento, demência ou psicose) ou porque um histórico confirmatório é considerado necessário. Quando há conflito ou má comunicação entre vários historiadores e mais de um historiador é necessário, a exigência do historiador independente é cumprida. A história independente não precisa ser obtida pessoalmente, mas precisa ser obtida diretamente do historiador que fornece a informação independente.
44	SITUAÇÃO	As frases que devem ser registradas no registro do paciente, mas alteram o contexto padrão. Conceitos que incluem informações de contexto, como um subtipo da situação a que se aplica com um atributo associando-o ao achado clínico ou procedimento relevante Pode ser usado para representar condições/procedimentos que já ocorreram, ainda não ocorreram ou se referir a outra pessoa (não pacientes)
45	ORGANISMO	Os organismos de importância para a medicina humana e animal utilizados na modelagem da causa da doença.
46	AMOSTRA	As entidades que são obtidas (geralmente de pacientes) para exame ou análise.
47	QUALIFIER.MODIFIER	Os qualificadores são as palavras ou frases que adicionam detalhes ao termo. Anotamos apenas palavras relacionadas às seguintes categorias potenciais como qualificadores. Severidade: O nível de severidade é uma medida da intensidade. Crônica: Uma medida de persistência; um estado de continuar a existir. Curso de uma Condição Médica: uma série fixa ou ordenada de ações ou eventos. Outros modificadores Genéricos: Normal é um modificador nos Pulmões Normais. Resultado: Uma entidade qualitativa (não numérica) que representa o resultado de um teste de laboratório, tratamento, procedimento, sinais vitais ou entidades observáveis. Inclui valores como: Negativo Positive NORMAL Baixa Elevado Direções: Inclui valores como: Left Direito Parte superior Inferior Lateral Periférico