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J-GLOBAL ID：201702249291543778   整理番号：17A1062867

投薬事象の解析を改善するための患者安全性イベントレビュー委員会による自然言語処理専門知識の統合【Powered by NICT】

Integrating natural language processing expertise with patient safety event review committees to improve the analysis of medication events

著者 (7件)： Fong Allan (National Center for Human Factors in Healthcare, MedStar Health, 3007 Tilden St. NW, Suite 7M, Washington, D.C. 20008, USA) ,  Harriott Nicole (Georgetown University Medical Center, 3800 Reservoir Rd NW, Washington, D.C. 20007, USA) ,  Walters Donna M. (Georgetown University Medical Center, 3800 Reservoir Rd NW, Washington, D.C. 20007, USA) ,  Foley Hanan (Georgetown University Medical Center, 3800 Reservoir Rd NW, Washington, D.C. 20007, USA) ,  Morrissey Richard (Georgetown University Medical Center, 3800 Reservoir Rd NW, Washington, D.C. 20007, USA) ,  Ratwani Raj R. (National Center for Human Factors in Healthcare, MedStar Health, 3007 Tilden St. NW, Suite 7M, Washington, D.C. 20008, USA) ,  Ratwani Raj R. (Department of Emergency Medicine, Georgetown University School of Medicine, 3900 Reservoir Rd. NW Washington D.C. 20007, USA)
資料名： International Journal of Medical Informatics  (International Journal of Medical Informatics)
巻： 104  ページ： 120-125  発行年： 2017年 
JST資料番号： D0729A  ISSN： 1386-5056  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アイルランド (IRL)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 多くのヘルスケア提供者は患者の安全性を理解し,より良く改善するために患者安全性イベントの報告システムを実装した。これらの報告のレビューと解析報告の報告量とフリーテキスト記述の長さの両方のためにしばしばは時間がかかり,資源集約的である。自然言語処理(NLP)専門家は投薬関連患者の安全事象の同定と解析を支援するために患者安全委員会の臨床専門家と協力した。異なるNLPアルゴリズム法では四タイプの投薬関連患者の安全性事象を同定するために開発し,モデルを比較した。行うNLPモデルは,それぞれ0.96,0.87,0.96,及び0.81の曲線下受信者動作特性地域と投薬関連事象を分類する薬物送達遅延,調剤過誤,Pyxis不一致,および処方者誤差に発生させた。分解能テキストの無い簡単なをモデル化する一般的にモデル性能を改善することを見出した。これらのモデルは,ダッシュボード可視化に統合された患者安全性委員会レビュープロセスを支持した。種々のNLPモデルの能力と投薬関連患者安全性イベントを分類で二テキスト包含戦略の利用を実証した。NLPモデルと可視化は患者の安全事象データレビューと解析の効率を改善するために使用することができた。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 機械学習 ,  ドラッグデリバリーシステム ,  *投与 ,  モデリング ,  可視化 ,  集中化 ,  分解能 ,  *自然言語処理 ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： ダッシュボード ,  テキスト ,  医療サービス提供 ,  専門知識 ,  *患者安全 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 患者安全性イベント ,  自然言語処理 ,  投薬 ,  機械学習 ,  Visualization

分類 (1件)： 医用情報処理  (JE15030Q)

タイトルに関連する用語 (10件)： 投薬 ,  事象 ,  解析 ,  患者安全 ,  イベント ,  レビュー ,  委員会 ,  自然言語処理 ,  専門知識 ,  統合