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J-GLOBAL ID：202002298791886563   整理番号：20A2135165

前腰椎手術における術中血管損傷の自動同定のための自然言語処理【JST・京大機械翻訳】

23. Natural language processing for automated identification of intraoperative vascular injury in anterior lumbar spine surgery

著者 (11件)： Karhade Aditya V. (Harvard Medical School, Boston, MA, US) ,  Bongers Michiel (Boston, MA, US) ,  Groot Olivier (Boston, MA, US) ,  Fogel Harold A. (Boston, MA, US) ,  Hershman Stuart H. (Massachusetts General Hospital, Boston, MA, US) ,  Tobert Daniel G. (Massachusetts General Hospital, Boston, MA, US) ,  Srivastava Sunita (Massachusetts General Hospital, Boston, MA, US) ,  Bono Christopher M. (Massachusetts General Hospital, Boston, MA, US) ,  Kang James D. (Brigham and Women’s Hospital, Boston, MA, US) ,  Harris Mitchel (Massachusetts General Hospital, Boston, MA, US) ,  Schwab Joseph H. (Massachusetts General Hospital, Boston, MA, US)
資料名： Spine Journal  (Spine Journal)
巻： 20  号： 9 S  ページ： S11-S12  発行年： 2020年 
JST資料番号： W3238A  ISSN： 1529-9430  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 短報  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 術中血管損傷は,前腰椎手術の避けられない合併症である可能性がある。しかし,血管傷害は,この術中合併症が重篤な出血,血栓症,および術後狭窄をもたらすので,品質および安全性報告に意味がある。本研究の目的は,前腰椎手術におけるフリーテキストノートからの術中血管損傷の自動監視のための自然言語処理(NLP)アルゴリズムを開発することである。2つの学術と3つの地域医療センターにおける電子健康記録の遡及的レビュー。前腰椎手術を受ける成人患者18歳または年齢または高齢者は,前腰椎手術中の血管損傷を意図しなかった。訓練セット(n=786)は2013年12月31日以前に手術を受けた患者から構成された。独立した試験セット(n=249)は,2014年1月1日に手術を受けた患者から構成された。術中血管損傷の検出のために,極端勾配ブースティング教師つき機械学習NLPアルゴリズムを訓練した。このアルゴリズムの性能を,現在の手続き用語(CPT)および疾患(ICD)コードの国際分類と比較した。全体で,1035人の患者は前腰椎手術を受け,術中血管損傷率は7.2%(n=75)であった。独立試験セットにおける時間検証において,NLPアルゴリズムはCPTとICDコードに対して0.64と比較して0.92のc-統計を達成した。Youden指数に等しい閾値では,NLPアルゴリズムは血管損傷を有する21人の患者中18人(感度0.86)を同定したが,CPTとICDコードは21人(感受性0.29)の6人を同定した。この閾値において,NLPアルゴリズムは0.93の特異性,0.99の陰性予測値,0.51の陽性予測値および0.64のF1スコアを有した。管理手順と診断コードは,前腰椎手術における意図しない術中血管損傷の割合を過小評価する可能性がある。このNLPアルゴリズムの外部および前向き検証は,品質および安全性報告を改善する可能性がある。この要約は,適用可能なデバイスまたは薬物を議論または含まない。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： アルゴリズム ,  感受性 ,  血栓症 ,  *自然言語処理 ,  成人 ,  自動監視 ,  合併症 ,  電子カルテ ,  病歴
準シソーラス用語： 特異性 ,  *腰椎手術 ,  *血管損傷 ,  予測値 ,  術後狭窄 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 運動器系疾患の外科療法  (GG05030O)

タイトルに関連する用語 (4件)： 腰椎手術 ,  血管損傷 ,  同定 ,  自然言語処理