Onkologian NLP-tutkimuksen parantaminen
Onkologisten tietojen tarkkuus: NLP-malliinnovaatioiden lisensointi, tunnistamisen poistaminen ja huomautukset
Mullistava syövänhoito huippuluokan NLP-tekniikoilla
Asiakas, joka on merkittävä toimija terveydenhuoltoalalla, tarvitsi kehittyneen NLP-ratkaisun käsitelläkseen huomattavan määrän onkologisia potilastietoja. Osana keskeistä aloitetta onkologian tutkimuksen jalostamiseksi, tarve tasapainottaa yksityiskohtainen data-analyysi tiukkojen tietosuojastandardien kanssa on ensiarvoisen tärkeää. Tämä tapaustutkimus hahmottelee panoksemme asiakkaan tutkimustoiminnan tehostamiseen korkean tarkkuuden datamerkintöjen, tiukkojen tunnistuskäytäntöjen ja Natural Language Processing (NLP) -tekniikoiden avulla, kaikki HIPAA:n tarjoaman sääntelykehyksen puitteissa.
tilavuus
Haasteet
Projekti vaati kliinisen dokumentaation vivahteikkaallista ymmärtämistä, lääketieteellisten kokonaisuuksien tarkkaa tunnistamista ja kykyä käyttää negaatiomerkintöjä tarkasti turvallisessa kehyksessä, joka suojaa potilaiden yksityisyyttä HIPAA-säännösten mukaisesti. Pyrkimys vaati paitsi teknistä asiantuntemusta suurten monimutkaisten tietomäärien käsittelyssä, myös strategista lähestymistapaa palautteen sisällyttämiseksi ja laadun ylläpitämiseksi merkintäprosessin kaikissa vaiheissa.
Yksityiskohtainen kuvaus palveluista
| Kategoria | Kuvaus |
| Kattava kliinisen tiedon kattavuus | Kattaa erilaisia muistiinpanotyyppejä, hoitoasetuksia ja onkologisia alaerikoisuuksia, mikä varmistaa vankan tietojoukon, joka heijastaa erilaisia kliinisiä skenaarioita. |
| Tiukka tunnistamisen poistaminen | Varmistetaan kaikkien merkittyjen tietueiden tunnistaminen HIPAA:n Safe Harbor -menetelmän mukaisesti, mikä varmistaa asiakkaiden luottamuksen tietojen yksityisyyteen ja turvallisuuteen. |
| Huomautuksia koskevat ohjeet | Vakiotietojen merkintäohjeiden luominen ja käyttöönotto leimattujen tietueiden laatimiseksi HIPAA-standardien mukaisesti. |
| Kehittyneet huomautusstrategiat | 10,000 XNUMX sivun onkologiaan liittyvien tietueiden manuaalinen kommentointi suoritettiin keskittyen yksityiskohtaisesti negatiivisten tilojen ja muiden asiaankuuluvien tietojen tunnistamiseen vahvistettujen ohjeiden mukaisesti. |
| Tiukka laadunvarmistus | Saavuta ohjeessa määritelty laatustandardi |
Ratkaisu
Lähestymistapamme sisälsi seuraavat keskeiset strategiat:
Räätälöity onkologiatietojoukon kokoaminen
Valtavasta yli 5 miljoonan EHR:n arkistosta poimittiin huolellisesti valittu osajoukko dataa, jonka tarkoituksena oli vastata asiakkaan erityistarpeisiin onkologisille tiedoille keskittyen genomikokonaisuuksiin. Keräysprosessi sisälsi kattavan luettelon luomisen kasvainmarkkereista, geeneistä, varianteista ja TNM-vaiheista käyttämällä avainsanahakuja löytääkseen runsaasti näitä tietoja sisältäviä asiakirjoja. Säännöllisiä lausekkeita käytettiin tunnistamaan useita geneettisiä muunnelmia ja syöpävaiheita. Tämä lähestymistapa yhdistettynä laajaan tietokantaan, joka kattaa erilaisia asiakirjatyyppejä, erikoisuuksia, hoitoasetuksia ja useiden lääkäreiden tietoja, varmisti kattavan ja relevantin onkologian tietojoukon.
Tiukka tunnistamisen poistaminen
Prosessi noudatti tiukasti HIPAA:n Safe Harbor -menetelmää tunnistamisen poistamiseksi, mikä takaa asiakkaan luottamuksen tietosuojaan ja tietoturvaan. Tämä edellyttää kaikkien suojattujen terveystietojen (PHI) poistamista ja korvaamista merkityillä paikkamerkeillä. Näin säilytetään tietojen hyödyllisyys ja suojataan samalla potilaan luottamuksellisuus.
De-identifiointimuuttujat
| Kategoria | Alaluokka |
| Nimi | Potilaan nimi, Lääkärin nimi, Sairaanhoitajan nimi, Perheenjäsenen nimi, Terveyskeskuksen nimi, Klinikan nimi, Hoitokodin nimi, Yrityksen nimi, Yliopiston nimi |
| Ikä | |
| Päivämäärä | Päivämääräkuvio, kuukausi, vuosi, päivä, kuukausi, päivä, vuosi, päivä, kuukausi, vuosi, kausi |
| Sijainti | Maa, osavaltio, kaupunki, katu, postinumero, huoneen numero, huoneiston numero, kerroksen numero |
| ID | Sosiaaliturvatunnus, sairauskertomusnumero, terveyssuunnitelman saajan numero, tilinumero, todistuksen/lisenssin numero, biometrinen tunnus, tietuetunnus, rekisteröintinumero, ajoneuvon tunnistenumero, rekisterikilven numero laitetunnisteet ja sarjanumero |
| Ota yhteyttä | Puhelinnumero, faksinumero, sähköpostiosoite, web-URL, IP-osoite |
Esimerkiksi:
Syyskuun 25. päivänä 2106 klo 11 00-vuotias herra Harry Pace vietiin Forrestin yleissairaalaan suunniteltuun lonkkaleikkaukseen, jota hänen ensihoidon lääkärinsä tohtori Jose Martin konsultoi aiemmin ja johon osallistui Kendra Reith, MD. Oleskelunsa aikana hän oli Mary Hun (NP) ja Suzan Rayn (RN) hoidossa, ja myös R. Charles Melanconia, PA, kuultiin. Hänen leikkaus, joka suoritettiin samana päivänä kuin vastaanotto, onnistui ilman komplikaatioita. Leikkauksen jälkeen herra Pace siirrettiin huoneeseen 90, kerrokseen 202 toipumaan. Hänen vaimonsa Emma Pace oli läsnä koko ajan ja sai kaikki tarvittavat päivitykset. Hänen lyhyen oleskelunsa aikana hänen potilastietojaan, mukaan lukien MRN MR2 ja tili KV99062619, käsiteltiin hänen edellisen asuinpaikkansa Gracewood Nursing Homen standardipöytäkirjojen mukaisesti. Hänet kotiutettiin myöhemmin samana päivänä Oaklandin poliklinikan hoitoon toipumista varten. Prosessin aikana kaikki menettelyt dokumentoitiin ja varmistettiin luottamuksellisuusstandardien mukaisesti.
Esimerkki: Tunnistamaton
On [Päivämäärämalli], klo 11, Mr. [Potilaan nimi], ikäinen [Ikä], hyväksyttiin [Lääkärikeskuksen nimi] suunniteltuun lonkkaleikkaukseen, jota hänen ensihoidon lääkärinsä on konsultoinut aiemmin. [Lääkärin nimi], ja johon osallistui [Lääkärin nimi] MD. Oleskelunsa aikana hän oli hoidossa [Nurse Practitioner], NP ja [Nurse Practitioner], RN, kanssa [Lääkärin nimi], PA, jota myös kuullaan. Hänen leikkaus, joka suoritettiin samana päivänä kuin vastaanotto, onnistui ilman komplikaatioita. Leikkauksen jälkeen Mr. [Potilaan nimi] siirrettiin huoneeseen nro. [Huoneen numero], Kerros nro. [Floor Number], toipumista varten. Hänen vaimonsa [perheenjäsennimi] oli läsnä koko ajan ja sai kaikki tarvittavat päivitykset. Lyhyen oleskelunsa aikana hänen potilastiedot, mukaan lukien MRN [Tietueen numero] ja Tili [Tilinumero], käsiteltiin standardiprotokollien mukaisesti [Sairaanhoitokodin nimi], hänen edellinen asuinpaikkansa. Hänet päästettiin myöhemmin samana päivänä hoitoon [Klinikkanimi] lisätoipumista varten. Prosessin aikana kaikki menettelyt dokumentoitiin ja varmistettiin luottamuksellisuusstandardien mukaisesti.
Merkintäohjeet ja edistyneet merkintätekniikat
Shaip oli avainasemassa standarditietojen merkintäohjeiden luomisessa ja käyttöönotossa varmistaen, että kaikki merkityt tietueet valmistettiin johdonmukaisesti ja HIPAA-standardien mukaisesti. Lisäksi 10,000 XNUMX sivua eri lääketieteellisistä tiedoista merkittiin huolellisesti, ja niissä keskityttiin negatiivisten tilojen ja muiden kliinisesti merkityksellisten kokonaisuuksien yksityiskohtaiseen merkitsemiseen, mukaan lukien erilaiset onkologian alaerikoisuudet. Annotoinnin suoritti asiantuntija-annotaattorit, joilla oli erikoisosaamista onkologiasta ja tietosuojasäännöksistä.
Monimutkaiset huomautuskriteerit
| Kategoria | Alaluokka |
| Päivämäärämerkintä (onkologia) | Diagnoosipäivä, vaiheen päivämäärä, alkamispäivä, toimenpiteen päivämäärä, väliaikainen aloituspäivä, väliaikainen päättymispäivä, säteilyn alkamispäivä, säteilyn päättymispäivä |
| Sairaus (onkologia) | Syöpäongelma, histologia, kliininen tila, kehon sijainti, käyttäytyminen, luokka, syöpävaihe, TNM-vaihe, kasvainmerkkitesti, mitat, koodi |
| Hoito (onkologia) | Syöpälääketiede, lääkkeiden annostus, tiheys, syöpäleikkaus, leikkauksen tulos, säteilymenetelmä, säteilyannostus |
| Genomics | Variaatiokoodi, tutkittu geeni, menetelmä, näyte |
| negaatio | Negatiivinen, mahdollinen negatiivinen, epävarma, mahdollinen positiivinen |
| Kliininen NER | Syöpäongelma – kehon alue, histologia – kehon paikka, käyttäytyminen – kehon alue, syöpäleikkaus – suhteet kehon alue, säteilymenetelmä – kehon alue, histologia – aste, syöpäongelma – ulottuvuus |
Esimerkiksi:
Onkologian kliininen huomautus
"Potilaalla Jane Doella diagnosoitiin vaiheen IIIB ei-pienisoluinen keuhkosyöpä (NSCLC), erityisesti adenokarsinooma, 03. Syöpä sijaitsee keuhkojen oikeassa alalohkossa. Se luokitellaan T05N2023M3:ksi TNM:n staging-järjestelmän mukaan, ja kasvaimen koko on 2 cm x 0 cm. EGFR-eksonin 5 deleetio tunnistettiin kasvainbiopsianäytteen PCR-analyysillä. Solunsalpaajahoito karboplatiinin AUC 3:llä ja pemetreksedillä 19 mg/m² aloitettiin 5, ja se annetaan 500 viikon välein. Ulkoinen sädehoito (EBRT) annoksella 03 Gy 20 jakeessa aloitettiin 2023. Potilaan hoito on käynnissä, eikä äskettäin tehdyssä magneettikuvauksessa ole näyttöä aivoetastaasseista. Lymfvaskulaarisen invaasion mahdollisuutta ei ole vielä määritetty, ja potilaan sietokyky koko kemoterapia-ohjelmalle on edelleen epävarma.
Onkologian kliininen huomautus
Tiukka laadunvarmistus
Oti käyttöön joustavan projektinhallintakehyksen, joka helpotti asiakaspalautteen tehokasta integrointia noudattaen samalla tiukkoja laatustandardeja. Kattava laadunvarmistusprotokolla otettiin käyttöön ohjeiden mukaisesti vaadittujen laatukriteerien saavuttamiseksi. Tämä protokolla sisälsi peräkkäisiä tarkistus- ja varmistuskierroksia, mikä varmisti huomautusten tarkkuuden ja luotettavuuden. Tällainen huolellinen laadunvalvonta on ratkaisevan tärkeää luotettaessa luotettavaa NLP-ratkaisua, joka on elintärkeää tietoisen kliinisen päätöksenteon ja tutkimuksen huippuosaamisen kannalta.
Tulos
Onnistuneesti toimitettu 10,000 XNUMX korkealaatuista, tunnistamattomaksi merkittyä tietuetta, jotka tarjoavat turvallisen ja arvokkaan tietojoukon asiakkaan NLP-mallin kehittämiseen. NLP:n huolellinen soveltaminen ja HIPAA-tunnistuksenpoistostandardien noudattaminen johti erittäin hienostuneeseen tietoaineistoon, joka tukee asiakkaan meneillään olevia ja tulevia onkologisia tutkimustoimia, ja viime kädessä tavoitteena on parantaa syöpäpotilaiden tuloksia ja hoidon tehokkuutta.
Projektin onnistuminen kuvaa kykyämme käsitellä monimutkaisia lääketieteellisiä tietoja tarkasti, mikä edistää asiakkaan tavoitetta parantaa potilaiden hoitotuloksia ja nopeuttaa terveydenhuollon innovaatioita.
Kumppanuutemme Shaipin kanssa on edistänyt NLP-kykyämme onkologian alalla. 10,000 XNUMX lääketieteellisen tietueen ammattimainen käsittely, joihin on merkitty yksityiskohtaiset negaatiot ja muut kliiniset kokonaisuudet, osoitti heidän sitoutumisensa huippuosaamiseen ja vaatimustenmukaisuuteen. Lisäksi heidän sitoutumisensa tietosuojastandardeihin, kuten HIPAA, on tarjonnut meille korvaamattomia resursseja edistääksemme tekoälyaloitteitamme kehittää huippuluokan onkologisia hoitoja ja diagnostiikkaa.
