quinta-feira, maio 23, 2024
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Ferramenta de NLP ajuda a prever risco de morbidade materna grave

por Redação
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Uma ferramenta automatizada de processamento de linguagem natural (NLP, na sigla em inglês) que usa notas clínicas e dados de EHR Electronic Health Records, ou prontuários eletrônicos de saúde) realizados, bem como uma ferramenta de estratificação de risco manual previamente validada para morbidade materna grave (SSM).

Um novo estudo publicado no JAMA Network Open descobriu que uma ferramenta automatizada de processamento de linguagem natural (NLP) baseada em notas clínicas e dados de EHR alcançou desempenho preditivo semelhante a uma ferramenta manual previamente validada para estratificação de risco de morbidade materna grave (SMM).

A saúde materna tornou-se uma preocupação significativa de saúde da população, especialmente à luz da crescente morbidade e mortalidade materna nos Estados Unidos. O Commonwealth Fund informou em um resumo de novembro de 2020 que os EUA têm a maior taxa de mortalidade materna entre os países desenvolvidos de forma semelhante.

Os Centros de Controle e Prevenção de Doenças (CDC) indicam que aproximadamente 700 pessoas morrem anualmente nos EUA durante a gravidez ou no ano seguinte, e outras 50 mil apresentam complicações inesperadas durante o trabalho de parto que resultam em problemas de saúde adversos a curto ou longo prazo. impactos. Alguns deles estão relacionados à morbidade materna, que o estudo afirmou ser uma prioridade de saúde pública nos EUA.

O estudo explica ainda que a morbidade materna é normalmente abordada por meio de ferramentas de estratificação de risco usadas rotineiramente em obstetrícia, que ajudam as equipes de atendimento a avaliar e comunicar os riscos associados ao parto de um paciente específico. No entanto, os autores do estudo destacam que essas ferramentas dependem da entrada manual do usuário, o que pode sobrecarregar as equipes de atendimento.

Para melhorar a estratificação de risco de morbidade materna grave (SMM), os pesquisadores decidiram desenvolver um método automatizado de PNL capaz de analisar notas clínicas e dados de EHR para prever o risco do paciente.

A PNL é o braço da inteligência artificial (IA) que permite que os computadores “compreendam” a linguagem humana na forma de voz ou dados de texto, aproveitando o aprendizado de máquina ou aprendizado profundo e linguística computacional. Em ambientes clínicos ou de pesquisa, a PNL é usada para extrair dados relevantes de fontes de texto livre, como EHRs e notas clínicas, que podem ser difíceis de obter e usar de outra forma.

Para desenvolver sua ferramenta, a equipe de pesquisa coletou dados de 19.794 pacientes atendidos no Brigham and Women’s Hospital e no Massachusetts General Hospital entre 1º de julho de 2016 e 29 de fevereiro de 2020. Eles usaram um subconjunto de dados de 4.043 pacientes para gerar o Obstetric Índice de Comorbidade (OB-CMI), um escore ponderado de comorbidade previamente validado para estratificar o risco de SMM. Eles usaram dados dos 15.760 pacientes restantes para treinar a ferramenta. Um total de 115 indivíduos no cohort de teste (conjunto de pessoas que tem em comum um evento que se deu no mesmo período) e 468 no cohort de treinamento experimentaram SMM.

Os pesquisadores desenvolveram a ferramenta usando um vocabulário de 2.783 palavras coletadas dos registros dos indivíduos do conjunto de treinamento. Após o treinamento, a ferramenta foi testada no conjunto de dados OB-CMI para avaliar seu desempenho em comparação com a ferramenta de pontuação de risco validada anteriormente. Para comparar os dois, os pesquisadores priorizaram o valor preditivo positivo e a sensibilidade do modelo para identificar indivíduos com maior risco de SMM.

No geral, os pesquisadores descobriram que a área sob a curva característica de operação do receptor do modelo baseado em PNL era de 0,76, que era comparável à do modelo OB-CMI. Eles também tiveram um desempenho semelhante em termos de sensibilidade e valor preditivo positivo, com o modelo de PNL atingindo 28,7% de sensibilidade aos 24,4% do OB-CMI e um valor preditivo positivo de 19,4% em comparação com os 17,6% do OB-CMI.

De acordo com o estudo, esses achados indicam que a IA e a PNL têm o potencial de melhorar a estratificação de risco e o atendimento ao paciente, reduzindo tarefas não voltadas para o paciente para equipes de atendimento e equipe clínica.

No entanto, mais pesquisas são necessárias para validar uma abordagem de PNL e determinar seu papel na prática clínica, observaram os pesquisadores.

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