要約
日々の経過記録は、医療提供者が患者の日々の経過と治療計画を文書化する電子カルテ (EHR) の一般的なタイプです。
EHR は、患者に提供されるすべてのケアを文書化するように設計されていますが、診断や治療計画から注意をそらす無関係な情報でメモが肥大化する可能性もあります。
EHR における自然言語処理 (NLP) のアプリケーションは、情報抽出の方法の大部分を占める成長分野です。
ダウンストリームの診断決定サポートに NLP メソッドを使用するタスクはほとんどありません。
2022 National NLP Clinical Challenge (N2C2) Track 3: Progress Note Understanding – Assessment and Plan Reasoning を新しい一連のタスクに向けた 1 つのステップとして導入しました。
評価と計画の推論タスクは、進捗ノートの最も重要なコンポーネント、健康上の問題と診断が含まれる評価と計画のサブセクションに焦点を当てています。
このタスクの目標は、評価セクションに含まれる患者の全体的な状態と、診断と治療計画を含む計画セクションの各コンポーネントとの関係との間の因果関係を自動的に予測する NLP システムを開発および評価することでした。
このタスクの目標は、診断意思決定支援の最初のステップとして診断を特定し、優先順位を付けて、毎日の経過記録などの長いドキュメントから最も関連性の高い情報を見つけることでした。
2022 n2c2 Track 3 の結果を提示し、データ、評価、参加、システム パフォーマンスについて説明します。
要約(オリジナル)
Daily progress notes are common types in the electronic health record (EHR) where healthcare providers document the patient’s daily progress and treatment plans. The EHR is designed to document all the care provided to patients, but it also enables note bloat with extraneous information that distracts from the diagnoses and treatment plans. Applications of natural language processing (NLP) in the EHR is a growing field with the majority of methods in information extraction. Few tasks use NLP methods for downstream diagnostic decision support. We introduced the 2022 National NLP Clinical Challenge (N2C2) Track 3: Progress Note Understanding – Assessment and Plan Reasoning as one step towards a new suite of tasks. The Assessment and Plan Reasoning task focuses on the most critical components of progress notes, Assessment and Plan subsections where health problems and diagnoses are contained. The goal of the task was to develop and evaluate NLP systems that automatically predict causal relations between the overall status of the patient contained in the Assessment section and its relation to each component of the Plan section which contains the diagnoses and treatment plans. The goal of the task was to identify and prioritize diagnoses as the first steps in diagnostic decision support to find the most relevant information in long documents like daily progress notes. We present the results of 2022 n2c2 Track 3 and provide a description of the data, evaluation, participation and system performance.
arxiv情報
著者 | Yanjun Gao,Dmitriy Dligach,Timothy Miller,Matthew M Churpek,Ozlem Uzuner,Majid Afshar |
発行日 | 2023-03-14 16:17:55+00:00 |
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