A IA pode melhorar a identificação de determinantes sociais da saúde em EHRs

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Revisado clinicamente por Carmen Pope, BPharm. Última atualização em 12 de janeiro de 2024.

Por Elana Gotkine HealthDay Reporter

SEXTA-FEIRA, 12 de janeiro de 2024 - Modelos de linguagem grande (LLMs) ) pode potencialmente melhorar a identificação de determinantes sociais da saúde (SDoH) em registros eletrônicos de saúde (EHRs), de acordo com um estudo publicado on-line em 11 de janeiro na npj Digital Medicine.

Observando que SDoH desempenha um papel importante nos resultados dos pacientes, mas a sua documentação está muitas vezes ausente ou incompleta nos EHRs, Marco Guevara, do Mass General Brigham e da Harvard Medical School em Boston, e colegas examinaram os métodos ideais para usar LLMs para extrair seis categorias SDoH do texto narrativo no EHR: emprego , moradia, transporte, status parental, relacionamento e apoio social.

Os pesquisadores descobriram que os modelos de melhor desempenho foram Flan-T5 XL e Flan-T5 XXL ajustados para qualquer menção de SDoH e SDoH adverso. menciona, respectivamente. Entre os modelos e a arquitetura, houve variação na adição de dados sintéticos gerados pelo LLM ao treinamento, mas isso melhorou o desempenho de pequenos modelos Flan-T5. Na configuração de zero e poucos disparos, os modelos com melhor ajuste superaram o desempenho de zero e poucos disparos dos modelos ChatGPT, exceto GPT4 com solicitação de 10 disparos para SDoH adverso. Quando os descritores de raça/etnia e gênero foram adicionados ao texto, os modelos ajustados tiveram menos probabilidade do que o ChatGPT de alterar sua previsão, sugerindo menos viés algorítmico. No geral, 93,8% dos pacientes com SDoH adverso foram identificados com os modelos, enquanto os códigos da Classificação Internacional de Doenças - Versão 10 capturaram 2,0%.

"No futuro, esses modelos poderão melhorar nossa compreensão dos fatores que impulsionam as disparidades de saúde, melhorando as evidências do mundo real, e poderão apoiar diretamente o atendimento ao paciente, sinalizando os pacientes que podem se beneficiar mais de recursos proativos e encaminhamento de serviço social", escrevem os autores. .

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Fonte: HealthDay

Postou : 2024-01-13 02:15

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