AIがカルテ記載からアルコール乱用を78%精度で検出、スクリーニング自動化へ
ロヨラ大学医療システムの研究チームが、自然言語処理(NLP)と機械学習で、電子カルテの臨床ノートからアルコール乱用患者を識別するシステムを開発。3.5年間で1,422人の外傷患者、91,000件超のノート、16,000医学概念を解析し、78%の精度で乱用・非乱用を分類しました。
従来スクリーニングの課題を解決
既存のAUDIT質問票法は、新様式導入・患者の不正直な回答・人員コスト大という欠点があります。NLP分類器は、医師記録に加え、代理報告・検査データ・処方薬・他職種ノート(入院24時間以内)を統合活用。チアミン、大麻、肝臓画像等、16の指標概念を自動抽出します。
オープンソースで普及促進
言語処理ソフトとプログラミングを無料公開。SBIRT(スクリーニング・簡易介入・治療導入)プログラムの患者・人員障壁を克服し、専門知識を持つ外傷センターで低コスト導入可能です。
参考文献: American Medical Informatics Association Journal | doi:10.1093/jamia/ocy166 | Loyola University Health System
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