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J-GLOBAL ID：202002234310283753   整理番号：20A0456279

MRI安全性リスクを示す移植可能デバイスを記録する臨床報告を検索するための人工知能アプローチの比較【JST・京大機械翻訳】

Comparing Artificial Intelligence Approaches to Retrieve Clinical Reports Documenting Implantable Devices Posing MRI Safety Risks

著者 (8件)： Valtchinov Vladimir I. (Center for Evidence-Based Imaging, Department of Radiology, Brigham and Women’s Hospital, Harvard Medical School, Brookline, Massachusetts) ,  Valtchinov Vladimir I. (Department of Radiology, Brigham and Women’s Hospital, Harvard Medical School, Boston, Massachusetts) ,  Valtchinov Vladimir I. (Department of Biomedical Informatics, Harvard Medical School, Boston, Massachusetts) ,  Lacson Ronilda (Center for Evidence-Based Imaging, Department of Radiology, Brigham and Women’s Hospital, Harvard Medical School, Brookline, Massachusetts) ,  Lacson Ronilda (Department of Radiology, Brigham and Women’s Hospital, Harvard Medical School, Boston, Massachusetts) ,  Wang Aijia (Center for Evidence-Based Imaging, Department of Radiology, Brigham and Women’s Hospital, Harvard Medical School, Brookline, Massachusetts) ,  Khorasani Ramin (Center for Evidence-Based Imaging, Department of Radiology, Brigham and Women’s Hospital, Harvard Medical School, Brookline, Massachusetts) ,  Khorasani Ramin (Department of Radiology, Brigham and Women’s Hospital, Harvard Medical School, Boston, Massachusetts)
資料名： Journal of the American College of Radiology  (Journal of the American College of Radiology)
巻： 17  号： 2  ページ： 272-279  発行年： 2020年 
JST資料番号： W3219A  ISSN： 1546-1440  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 方法:MRIに対する安全リスクをもたらす移植可能なデバイスを有する患者を同定するための2つのアプローチの感度,特異性および精度を評価する。これらの移植可能な装置を同定する臨床データの割合を決定する。本研究は,793ベッドの学術病院で実施した。専門家由来のアプローチは,MRIを受けている患者において,高い安全性リスク(「MRI-Red」)をもたらす移植可能な装置に対する質問のために,オープンソースソフトウェアを用いた。オントロジー由来のアプローチは,医学-臨床用語のシステム化命名にマップされた用語を持つNLPシステムを使用した。質問は,3つの臨床データタイプ-25,000の放射線学報告,174,769の救急部門(ED)ノート,および41085の他の臨床報告(eg,心臓学,手術室,医師ノート,放射線学報告,病理学報告,患者文字)で行われた。無作為抽出465報告の手動レビューに対する両方法の感度,特異性及び精度を評価し,t検定を用いて専門家由来及びオントロジー由来アプローチ間の有意差を試験した。専門家対オントロジー由来アプローチの精度,感度および特異性は類似していた(0.83対0.91,P=0.080;0.88対0.96,P=0.178;0.82対0.92,P=0.110)。MRIに対する高い安全性リスクを有する移植可能な装置を含む放射線学報告,EDノートおよび他の臨床報告の割合は,1.47%から1.88%の範囲であった。エキスパート駆動NLPやオントロジー駆動NLPのような人工知能アプローチは,MRIに対する高い安全性リスクをもたらす移植可能なデバイスを有する患者の同定において類似の精度を有する。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 放射線医学 ,  *人工知能 ,  ベッド ,  オントロジー ,  無作為抽出 ,  手術室
準シソーラス用語： t検定 ,  システム化 ,  オープンソース ,  臨床データ ,  特異性 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： エキスパート駆動NLP ,  植込み型デバイス ,  MRI安全リスク ,  オントロジー駆動NLP

分類 (2件)： 医用情報処理  (JE15030Q) ,  放射線を利用した診断  (GC04020K)

タイトルに関連する用語 (8件)： MRI ,  安全性 ,  リスク ,  移植 ,  臨床 ,  報告 ,  検索 ,  人工知能