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J-GLOBAL ID：202202227977917053   整理番号：22A0576877

胸部CTにおける偶発甲状腺結節の管理:ホワイトペーパーアドヒアランスと追跡患者の転帰を評価するための自然言語処理の利用【JST・京大機械翻訳】

Management of Incidental Thyroid Nodules on Chest CT: Using Natural Language Processing to Assess White Paper Adherence and Track Patient Outcomes

著者 (3件)： Short Ryan G. (Mallinckrodt Institute of Radiology, Washington University School of Medicine in Saint Louis, 510 South Kingshighway Blvd., Saint Louis, MO 63110) ,  Dondlinger Steven (Department of Radiology, Duke University, Durham, North Carolina) ,  Wildman-Tobriner Benjamin (Department of Radiology, Duke University, Durham, North Carolina)
資料名： Academic Radiology  (Academic Radiology)
巻： 29  号： 3  ページ： e18-e24  発行年： 2022年 
JST資料番号： W3289A  ISSN： 1076-6332  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： 本研究の目的は,超音波検査追跡のための基準を満たし,そして,これらの偶発的所見に関連した白紙推奨および下流結果に対するアドヒアランス率の両方を評価するために,自然言語処理(NLP)パイプラインを開発することであった。2017年から2018年までの21583の非コントラスト胸部CT報告を遡及的に評価し,甲状腺超音波に対する陽的推奨,結節≧1.5cmの記載,または疑わしい特徴を有する結節の記述を含む報告を同定した。2018年からの報告を用いて,そのような報告の自動同定のための高速Textと呼ばれるNLPアルゴリズムを訓練した。次に,2017年の報告書でアルゴリズム性能を評価した。次に,超音波追跡のための報告会議基準を有する2017年からの患者を,追跡調査遵守率と結節関連転帰を決定するために,手動チャートレビューでさらに評価した。NLPは,96.5%(95%CI 96.2~96.7)の精度と92.1%(95%CI 89.8~94.3)の感度で,ソノグラフィー追跡のためのITNs会議基準による報告を同定した。2017年からの10006の胸部CTにおいて,ITN追跡超音波は81人の患者(0.8%)で白紙基準に従って示され,患者の46.9%(38/81)で明確に推奨され,適切に推奨された患者の半分未満(17/35,48.6%)で得られた。NLPは,ITN超音波追跡のための基準を満たす胸部CT報告を正確に同定した。白紙ガイドラインへの放射線科医のアドヒアランスとその後の放射線科医の推奨への参照者の遵守は,改善の余地を示した。Copyright 2022 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 ,  感度 ,  コントラスト ,  超音波 ,  超音波検査 ,  *甲状腺 ,  *自然言語処理 ,  *患者 ,  医師 ,  *甲状腺腫瘍 ,  *X線CT ,  追跡調査
準シソーラス用語： *甲状腺結節 ,  放射線科医 ,  *胸部CT ,  *アドヒアランス ,  患者予後 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 自然言語処理 ,  追跡 ,  偶発甲状腺結節

分類 (2件)： 内分泌系の腫よう  (GL04000P) ,  腫ようの診断  (GE03020J)

タイトルに関連する用語 (6件)： 胸部CT ,  甲状腺結節 ,  追跡 ,  患者の転帰 ,  評価 ,  自然言語処理