La IA puede mejorar la identificación de determinantes sociales de la salud en los EHR

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Revisado médicamente por Carmen Pope, BPharm. Última actualización el 12 de enero de 2024.

Por Elana Gotkine HealthDay Reporter

VIERNES, 12 de enero de 2024: modelos de lenguaje grande (LLM) ) puede mejorar potencialmente la identificación de los determinantes sociales de la salud (SDoH) en los registros médicos electrónicos (EHR), según un estudio publicado en línea el 11 de enero en npj Digital Medicine.

Observando que los SDoH desempeñan un papel importante en los resultados de los pacientes, pero su documentación a menudo falta o está incompleta en los EHR, Marco Guevara, de Mass General Brigham y Harvard Medical School en Boston, y sus colegas examinaron los métodos óptimos para usar LLM para extraer seis categorías SDoH del texto narrativo en el EHR: empleo , vivienda, transporte, situación parental, relación y apoyo social.

Los investigadores descubrieron que los modelos con mejor rendimiento fueron Flan-T5 XL y Flan-T5 XXL ajustados para cualquier mención de SDoH y SDoH adverso. menciona, respectivamente. Entre los modelos y la arquitectura, hubo variaciones en la adición de datos sintéticos generados por LLM al entrenamiento, pero esto mejoró el rendimiento de los modelos Flan-T5 pequeños. En la configuración de cero y pocos disparos, los modelos mejor ajustados superaron el rendimiento de cero y pocos disparos de los modelos ChatGPT, excepto GPT4 con indicaciones de 10 disparos para SDoH adverso. Cuando se agregaron al texto descriptores de raza/etnia y género, los modelos ajustados tenían menos probabilidades que ChatGPT de cambiar su predicción, lo que sugiere un menor sesgo algorítmico. En general, el 93,8 por ciento de los pacientes con SDoH adverso fueron identificados con los modelos, mientras que los códigos de la Clasificación Internacional de Enfermedades-Versión 10 capturaron el 2,0 por ciento.

"En el futuro, estos modelos podrían mejorar nuestra comprensión de los factores que impulsan las disparidades en salud al mejorar la evidencia del mundo real y podrían apoyar directamente la atención al paciente al señalar a los pacientes que pueden beneficiarse más de los recursos proactivos y la derivación de trabajo social", escriben los autores. .

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Fuente: HealthDay

Al corriente : 2024-01-13 02:15

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