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J-GLOBAL ID：202202261703612683   整理番号：22A0323394

入院医療患者における静脈血栓塞栓症を同定するためのICD-10コードと比較した放射線医学報告のための自然言語処理アルゴリズムの開発と検証【JST・京大機械翻訳】

Developing and validating natural language processing algorithms for radiology reports compared to ICD-10 codes for identifying venous thromboembolism in hospitalized medical patients

著者 (16件)： Verma Amol A. (St. Michael’s Hospital, Unity Health Toronto, Toronto, ON, Canada) ,  Verma Amol A. (Department of Medicine, University of Toronto, Toronto, ON, Canada) ,  Verma Amol A. (Institute of Health Policy, Management and Evaluation, University of Toronto, Toronto, ON, Canada) ,  Masoom Hassan (Department of Medicine, University of Toronto, Toronto, ON, Canada) ,  Pou-Prom Chloe (St. Michael’s Hospital, Unity Health Toronto, Toronto, ON, Canada) ,  Shin Saeha (St. Michael’s Hospital, Unity Health Toronto, Toronto, ON, Canada) ,  Guerzhoy Michael (St. Michael’s Hospital, Unity Health Toronto, Toronto, ON, Canada) ,  Fralick Michael (Department of Medicine, University of Toronto, Toronto, ON, Canada) ,  Fralick Michael (Department of Medicine, Sinai Health System, Toronto, ON, Canada) ,  Mamdani Muhammad (St. Michael’s Hospital, Unity Health Toronto, Toronto, ON, Canada) ,  Mamdani Muhammad (Department of Medicine, University of Toronto, Toronto, ON, Canada) ,  Mamdani Muhammad (Institute of Health Policy, Management and Evaluation, University of Toronto, Toronto, ON, Canada) ,  Mamdani Muhammad (Leslie Dan Faculty of Pharmacy, University of Toronto, Canada) ,  Razak Fahad (St. Michael’s Hospital, Unity Health Toronto, Toronto, ON, Canada) ,  Razak Fahad (Department of Medicine, University of Toronto, Toronto, ON, Canada) ,  Razak Fahad (Institute of Health Policy, Management and Evaluation, University of Toronto, Toronto, ON, Canada)
資料名： Thrombosis Research  (Thrombosis Research)
巻： 209  ページ： 51-58  発行年： 2022年 
JST資料番号： B0585B  ISSN： 0049-3848  CODEN： THBRAA  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： 大規模臨床および管理データベースからの静脈血栓塞栓症(VTE)の同定は,研究および品質改善に重要である。一般内科(GIM)入院患者の放射線医学報告からVTEを同定するための,自然言語処理(NLP)アルゴリズムを開発し,検証する。この横断的研究は,カナダ,オンタリオ州トロントの5病院で,2010年4月1日から2017年3月31日までのGIM入院を含んだ。1551の入院の訓練データセットにおける胸部コンピュータ断層撮影(CT),四肢圧迫超音波(US),および核換気-灌流(VQ)スキャンの放射線科医報告から,肺塞栓症(PE)および深部静脈血栓症(DVT)を同定するためにNLPアルゴリズムを開発した。著者らのNLPアルゴリズムの精度,以前に発表された「単純NLP」ツール,およびPEおよびDVTに対する管理退院診断コード(ICD-10-CA)を,4000GIM入院の別々のランダムサンプルにおける「ゴールドスタンダード」マニュアルレビューと比較した。著者らのNLPアルゴリズムは,USからのDVTの同定に,感度0.94,陽性予測値(PPV)0.90,および受信者動作特性曲線下面積(AUC)0.96で,非常に正確であった。そして,CTからのPEの同定において,感度0.91,PPV0.89およびAUC0.96であった。診断コードと単純なNLPツールは,DVT(ICD-10-CA感受性0.63,PPV0.43,AUC0.81;単純NLP感受性0.41,PPV0.36,AUC0.66)とPE(ICD-10-CA感受性0.83,PPV0.70,AUC0.91;単純NLP感受性0.89,PPV0.62,AUC0.92)に対して正確ではなかった。入院時診断コードは,入院患者におけるVTEの同定に信頼できない。著者らは,多中心サンプルにおける放射線医学報告からVTEを同定するための高度に正確なNLPアルゴリズムを開発し,ユーザフレンドリーツール(https://lks-chart.github.io/CHARTextract-docs/08-downloads/rulesets.html#静脈-血栓塞栓-バイト)を有する学術コミュニティに自由に利用可能なアルゴリズムを作成した。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 ,  超音波 ,  換気 ,  *静脈 ,  *自然言語処理 ,  病院 ,  潅流 ,  *放射線医学 ,  無作為抽出 ,  *血栓塞栓症 ,  肺塞栓症 ,  深部静脈血栓症
準シソーラス用語： *静脈血栓塞栓症 ,  品質改善 ,  胸部CT , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 妥当性 ,  ICDコード ,  深部静脈血栓症 ,  肺塞栓症 ,  自然言語処理

分類 (1件)： 循環系の疾患  (GJ03000C)

タイトルに関連する用語 (11件)： 入院医療 ,  患者 ,  静脈血栓塞栓症 ,  同定 ,  ICD-10 ,  放射線医学 ,  報告 ,  自然言語処理 ,  アルゴリズム ,  開発 ,  検証