Програма, базирана на изкуствен интелект, ефективно и точно идентифицира рисковата употреба на алкохол от пациентите, като анализира здравните им досиета, според проучване, публикувано в списание Alcohol: Clinical and Experimental Research. Алгоритъмът за обработка на естествен език, базиран на изкуствен интелект, точно идентифицира три пъти повече пациенти с рискова употреба на алкохол в сравнение само с диагностичните кодове. Проучването показва, че стратегиите, базирани на изкуствен интелект, могат да бъдат ефективен инструмент за идентифициране на хора, изложени на риск от проблеми с алкохола, и предотвратяване на свързани хирургични усложнения.
Изследователите вярват, че това е първото проучване, което използва обработката на естествен език, подполе на изкуствения интелект, за идентифициране на рискови алкохолни модели преди операция чрез анализиране на клиничен текст в досиетата на пациентите. Изследователите са разработили, тествали и пуснали алгоритъм за обработка на естествен език, за да сканират клиничните бележки в 54 000 досиета на пациенти, за да намерят и класифицират текст, показващ разстройство при употреба на алкохол и рисково пиене.
Алгоритъмът на изкуствения интелект класифицира 15 процента от хората като положителни за рискова употреба на алкохол. За сравнение, само пет процента от пациентите са класифицирани като рискови, използвайки само диагностични кодове. Диагностичните кодове са лесни за търсене в електронното здравно досие, но този метод обикновено не идентифицира състояния, свързани с алкохола. Въпреки това информацията за употребата на алкохол и проблемите, свързани с алкохола, често е документирана в клиничен текст, което е по-трудно за търсене с традиционните методи. По този начин обработката на естествения език, инструмент, който осмисля текста и човешкия език, е необходима за идентифициране на пълния набор и наличие на проблеми, свързани с алкохола, в здравните досиета.
За да изследват точността на алгоритъма, изследователите първо са го разработили и тествали върху набор от здравни досиета, които са внимателно прегледани и категоризирани от експерти. Алгоритъмът за обработка на естествения език търси ключови думи, показващи употребата на алкохол в клинични текстови записи за всеки пациент за предходните три години, включително записи за прием, бележки за напредък и изписване, лабораторни тестове и други комуникации, предоставяйки по-пълен поглед върху историята на пациента. Изследователите отбелязват ограниченията на проучването. Алгоритъмът не коригира отклоненията в записите въз основа на демографски фактори като раса или възраст.
Хората, които пият на рискови нива, имат по-голяма честота на инфекции и усложнения след операция. Като допълнение към други методи за скрининг на алкохол, инструментите за обработка на естествения език като този, разработен за това проучване, могат да помогнат на клиницистите да идентифицират и адресират проблема с пиенето на ранен етап, улеснявайки лечението и вземането на по-добре информирани клинични решения.
Източник: Medical Xpress