AI může zlepšit identifikaci sociálních determinant zdraví v EHR

Sledujte Drugslib

Lékařsky zkontrolováno Carmen Pope, BPharm. Poslední aktualizace 12. ledna 2024.

Od Elany Gotkine HealthDay Reporter

PÁTEK, 12. ledna 2024 – Velké jazykové modely (LLM) ) může potenciálně zlepšit identifikaci sociálních determinant zdraví (SDoH) v elektronických zdravotních záznamech (EHR), podle studie zveřejněné online 11. ledna v npj Digital Medicine.

Upozorňujeme, že SDoH hraje důležitou roli ve výsledcích pacientů, ale jejich dokumentace v EHR často chybí nebo je neúplná, Marco Guevara z Mass General Brigham a Harvard Medical School v Bostonu a kolegové zkoumali optimální metody pro použití LLM k extrakci šesti kategorií SDoH z narativního textu v EHR: zaměstnanost , bydlení, doprava, rodičovský status, vztah a sociální podpora.

Výzkumníci zjistili, že nejvýkonnější modely byly vyladěné modely Flan-T5 XL a Flan-T5 XXL pro jakékoli zmínky o SDoH a nepříznivé SDoH zmiňuje, resp. Mezi modely a architekturou existovaly rozdíly v přidávání syntetických dat generovaných LLM do tréninku, což však zlepšilo výkon malých modelů Flan-T5. V nastavení nula a několik snímků, nejlépe vyladěné modely překonaly výkon nula a několik snímků ChatGPT modelů, kromě GPT4 s 10-rannou výzvou pro nepříznivé SDoH. Když byly do textu přidány deskriptory rasy/etnické příslušnosti a pohlaví, doladěné modely s menší pravděpodobností než ChatGPT změnily svou předpověď, což naznačuje menší algoritmické zkreslení. Celkově bylo pomocí modelů identifikováno 93,8 procent pacientů s nepříznivým SDoH, zatímco kódy Mezinárodní klasifikace nemocí – verze 10 zachytily 2,0 procenta.

"V budoucnu by tyto modely mohly zlepšit naše chápání hnacích sil zdravotních rozdílů zlepšením důkazů v reálném světě a mohly by přímo podporovat péči o pacienty tím, že označí pacienty, kteří mohou mít největší prospěch z proaktivních zdrojů a doporučení sociální práce," píší autoři. .

Abstrakt/Celý text

< p class='ddc-disclaimer'>Odmítnutí odpovědnosti: Statistická data v lékařských článcích poskytují obecné trendy a netýkají se jednotlivců. Jednotlivé faktory se mohou velmi lišit. Při individuálních rozhodnutích o zdravotní péči vždy vyhledejte osobní lékařskou pomoc.

Zdroj: HealthDay

Vyslán : 2024-01-13 02:15

Přečtěte si více

Odmítnutí odpovědnosti

Vynaložili jsme veškeré úsilí, abychom zajistili, že informace poskytované na webu Drugslib.com jsou přesné a aktuální -datum a úplné, ale v tomto smyslu není poskytována žádná záruka. Informace o léčivech zde uvedené mohou být časově citlivé. Informace Drugslib.com byly sestaveny pro použití zdravotnickými lékaři a spotřebiteli ve Spojených státech, a proto Drugslib.com nezaručuje, že použití mimo Spojené státy jsou vhodné, pokud není výslovně uvedeno jinak. Informace o drogách na webu Drugslib.com nepodporují léky, nediagnostikují pacienty ani nedoporučují terapii. Informace o lécích na webu Drugslib.com jsou informačním zdrojem, který má pomáhat licencovaným lékařům v péči o jejich pacienty a/nebo sloužit spotřebitelům, kteří tuto službu vnímají jako doplněk, a nikoli náhradu za odborné znalosti, dovednosti, znalosti a úsudek zdravotní péče. praktikující.

Neexistence varování pro daný lék nebo lékovou kombinaci by v žádném případě neměla být vykládána tak, že naznačuje, že lék nebo léková kombinace je pro daného pacienta bezpečná, účinná nebo vhodná. Drugslib.com nepřebírá žádnou odpovědnost za jakýkoli aspekt zdravotní péče poskytované s pomocí informací, které poskytuje Drugslib.com. Informace obsažené v tomto dokumentu nejsou určeny k pokrytí všech možných použití, pokynů, opatření, varování, lékových interakcí, alergických reakcí nebo nežádoucích účinků. Máte-li otázky týkající se léků, které užíváte, zeptejte se svého lékaře, zdravotní sestry nebo lékárníka.

Populární klíčová slova