Алгоритм обработки естественного языка на основе искусственного интеллекта точно идентифицировал в три раза больше пациентов с рискованным употреблением алкоголя по сравнению с одними диагностическими кодами.
Исследование показало, что стратегии, основанные на искусственном интеллекте, могут быть эффективным инструментом для выявления людей, подверженных риску проблем с алкоголем, и предотвращения связанных с ними хирургических осложнений.
Исследователи считают, что это первое исследование, в котором используется обработка естественного языка, раздел искусственного интеллекта, для выявления рискованных моделей употребления алкоголя перед операцией путем анализа клинических текстов в записях пациентов. Исследователи разработали, протестировали и запустили алгоритм обработки естественного языка для сканирования клинических заметок в 54 000 историй болезни пациентов, чтобы найти и классифицировать тексты, указывающие на расстройства, связанные с употреблением алкоголя, и рискованное употребление алкоголя.
Алгоритм искусственного интеллекта классифицировал 15 процентов людей как положительных в отношении рискованного употребления алкоголя. Для сравнения, только пять процентов пациентов были классифицированы как рискованные, используя только диагностические коды..
Чтобы проверить точность алгоритма, исследователи сначала разработали и протестировали его на наборе медицинских записей, которые были тщательно изучены и классифицированы экспертами-людьми. Алгоритм обработки естественного языка выполнял поиск ключевых слов, указывающих на употребление алкоголя, в текстовых записях клинических исследований для каждого пациента за предыдущие три года, включая записи о поступлении, записи о прогрессе и выписке, лабораторные анализы и другие сообщения, обеспечивая более полное представление об истории болезни пациента.
Люди, употребляющие алкоголь в опасных дозах, чаще подвергаются инфекциям и осложнениям после операции. В дополнение к другим методам скрининга на алкоголь инструменты обработки естественного языка, подобные разработанному для этого исследования, могут помочь клиницистам выявлять и устранять проблемы с употреблением алкоголя на ранней стадии, облегчая лечение и принимая более обоснованные клинические решения.