Automated Extraction of Clinical Data from Discharge Letters of Cardiac Patients
Creators: name: Βαλσάμης, Δημήτριος Στέφανου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2023
Subjects: Αυτοματοποιημένη
Εξαγωγή
Κλινικών
Automated
Extraction
Clinical

description: Medical errors resulting from incomplete or inaccurate medical information pose a significant concern within the healthcare industry. The wealth of valuable information contained within medical records plays a vital role in guiding appropriate medical decisions and treatments. In situations where multiple cases exhibit similar characteristics, there is an increasing need for medical professionals to make timely and accurate decisions. Previous studies have shown the effectiveness of artificial intelligence systems that utilize natural language processing techniques to address these challenges. These systems require specialized knowledge and expertise to handle specific cases, highlighting their importance in the healthcare domain. To develop an effective prediction system, the availability of high-quality data is crucial. In the Greek healthcare sector, a valuable reserve of unexplored medical data exists. This thesis places significant emphasis on converting these resources into a coherent collection of medical records in the Greek language. Simultaneously, the core spotlight is directed towards harnessing sophisticated systems proficient in understanding medical information and furnishing precise predictions. This constitutes the central thrust of the ongoing investigation within the medical domain. Researchers recognize the significant impact of these models and are continuously striving to enhance their performance. In this thesis, two distinct categories of models, namely Support Vector Machines and BERT-based models approaches, are developed to address multilabel classification tasks using clinical notes. The dataset consists of a collection of discharge letters encompassing a wide range of features related to various medical cases. This research specifically aims to create models that deliver highly accurate predictions by targeting sixteen crucial features. However, to further improve the effectiveness of our methods, additional research and investigation will be conducted, expanding the input data and incorporating more relevant features.
description: Τα ιατρικά σφάλματα που οφείλονται σε ελλιπείς ή ανακριβείς ιατρικές πληροφορίες αποτελούν σημαντικό πρόβλημα στον κλάδο της υγειονομικής περίθαλψης. Ο πλούτος των πολύτιμων πληροφοριών που περιέχονται στις ιατρικές εγγραφές διαδραματίζει ζωτικό ρόλο στην καθοδήγηση των κατάλληλων ιατρικών αποφάσεων και θεραπειών. Σε περιπτώσεις όπου πολλαπλά περιστατικά παρουσιάζουν παρόμοια χαρακτηριστικά, υπάρχει αυξανόμενη ανάγκη για τους επαγγελματίες του ιατρικού κλάδου να λαμβάνουν εγκαίρως ακριβείς αποφάσεις. Προηγούμενες μελέτες έχουν δείξει την αποτελεσματικότητα των συστημάτων τεχνητής νοημοσύνης που χρησιμοποιούν τεχνικές επεξεργασίας φυσικής γλώσσας για την αντιμετώπιση αυτών των προκλήσεων. Τα συστήματα αυτά απαιτούν εξειδικευμένες γνώσεις και εμπειρογνωμοσύνη για τον χειρισμό τους σε περιπτώσεις ειδικών καταστάσεων, γεγονός που αναδεικνύει τη σημασία τους στον τομέα της υγειονομικής περίθαλψης. Για την ανάπτυξη ενός αποτελεσματικού συστήματος πρόβλεψης, η διαθεσιμότητα δεδομένων υψηλής ποιότητας είναι υψίστης σημασίας. Στον ελληνικό τομέα της υγειονομικής περίθαλψης υπάρχει ένα πολύτιμο απόθεμα ανεξερεύνητων ιατρικών δεδομένων. Η παρούσα διατριβή δίνει σημαντική έμφαση στη μετατροπή αυτών των πόρων σε μια συνεκτική συλλογή ιατρικών αρχείων στην ελληνική γλώσσα. Ταυτόχρονα, η προσοχή στρέφεται στην αξιοποίηση εξελιγμένων συστημάτων, ικανά να κατανοούν ιατρικές πληροφορίες και να παρέχουν ακριβείς προβλέψεις. Αυτό αποτελεί τον κεντρικό άξονα της τρέχουσας μελέτης. Οι ερευνητές αναγνωρίζουν τον σημαντικό αντίκτυπο αυτών των μοντέλων και προσπαθούν συνεχώς να βελτιώνουν τις επιδόσεις τους. Στην συγκεκριμένη διατριβή, αναπτύσσονται δύο διαφορετικές κατηγορίες μοντέλων, οι Μηχανές Διανυσμάτων Υποστήριξης (Support Vector Machines) και οι προσεγγίσεις που βασίζονται σε BERT μοντέλα, για την αντιμετώπιση προβλημάτων ταξινόμησης πολλαπλών ετικετών με χρήση κλινικών σημειώσεων. Το σύνολο δεδομένων αποτελείται από μια συλλογή εξιτηρίων επιστολών, περιλαμβάνοντας ένα ευρύ φάσμα χαρακτηριστικών που σχετίζονται με διάφορες ιατρικές περιπτώσεις. Η παρούσα έρευνα στοχεύει συγκεκριμένα στη δημιουργία μοντέλων που παρέχουν εξαιρετικά ακριβείς προβλέψεις, στοχεύοντας σε δεκαέξι κρίσιμα χαρακτηριστικά. Ωστόσο, για την περαιτέρω βελτίωση της αποτελεσματικότητας των μεθόδων μας, θα διεξαχθεί πρόσθετη έρευνα και διερεύνηση, επεκτείνοντας τα δεδομένα εισόδου και ενσωματώνοντας περισσότερα συναφή χαρακτηριστικά.