Het identificeren van postoperatieve complicaties met een testzoekhulpmiddel is effectief gebleken

Een studie in het augustus 24/31 nummer van JAMA heeft een significant voordeel gevonden bij het gebruik van natuurlijke taalverwerking voor het identificeren van postoperatieve chirurgische complicaties. Het natuurlijke taalproces kan worden gebruikt om klinische en voortgangsinformatie te vinden van patiënten door middel van zoekopdrachten in elektronische medische dossiers (EMR's) en presteert beter dan veelgebruikte administratieve gegevenscodes om eventuele postoperatieve chirurgische complicaties te identificeren.
Een reeks van 20 maatregelen, de patiëntveiligheidsindicatoren genoemd, is gecreëerd door het Agentschap voor Gezondheidszorgonderzoek en -kwaliteit om het vermogen te verbeteren om eventuele bezorgdheid bij de patiënt te identificeren. De metingen vinden alle waarschijnlijke bijwerkingen die zich tijdens het ziekenhuis voordoen met behulp van administratieve gegevens. Het is duidelijk dat het merendeel van de geautomatiseerde methoden die worden gebruikt om de concurrences van patiëntveiligheid te identificeren momenteel vertrouwt op administratieve gegevens. Door gratis zoekopdrachten in te voeren, zou dit extra toezicht bieden.
De auteurs schreven:

"De ontwikkeling van geautomatiseerde benaderingen, zoals natuurlijke taalverwerking, die specifieke medische concepten extraheren uit tekstuele medische documenten die niet afhankelijk zijn van ontladingscodes, biedt een krachtig alternatief voor onbetrouwbare administratieve gegevens of arbeidsintensieve, dure handmatige overzichten van de grafieken. er zijn weinig onderzoeken geweest naar de verwerking van natuurlijke taalinstrumenten voor de detectie van ongewenste voorvallen.Het is niet bekend of een bewakingsaanpak op basis van zoekopdrachten in taal van vrije tekstdocumenten beter zal presteren dan de momenteel gebruikte tools op basis van administratieve gegevens. "

Een onderzoek werd uitgevoerd door Harvey J. Murff, M.D., M.P.H. en collega's van het Veterans Affairs Medical Center en Vanderbilt University, Nashville, Tenn., om de effectiviteit van het identificeren van postoperatieve complicaties te berekenen met een op verwerking gebaseerde aanpak in een netwerk van zorgeenheden met dezelfde EMR.
Een totaal van 2.974 patiënten (95% mannelijk, mediane leeftijd 64,5 jaar) werd opgenomen in het onderzoek, de patiënten ondergingen allemaal klinische ingrepen van 1999 tot 2006 in een van de 6 medische centra van de Veterans Health Administration (VHA). Resultaten die werden gemeten door medisch dossieronderzoek van het VA Surgical Quality Improvement Program omvatten postoperatieve gevallen van pneumonie, diepe veneuze trombose, acuut nierfalen dat dialyse, longembolie, sepsis of een hartaanval vereist.
De onderzoekers vergeleken de prestaties van de natuurlijke taalbenadering tegen het gebruik van ontladingscoderingsinformatie (vastgesteld door de 20 metingen) bij het identificeren van een van de complicaties.
De analytische monsters vonden de percentages van de volgende postoperatieve uitkomsten die patiënten ontwikkelden:

• acuut nierfalen waarvoor dialyse nodig was, was 2 procent (39 van 1.924)
• diepe veneuze trombose was 1 procent (29 van 2.327)
• pneumonie was 16 procent (222 van 1.405)
• longembolie was 0,7 procent (18 van 2.327)
• hartaanval was 2 procent (35 van de 1.822)
• sepsis was 7 procent (61 van 866)

De natuurlijke taalbenadering heeft hoge gevoeligheden en lagere specificiteiten.
De auteurs schreven:

"De toename van de gevoeligheid van de op natuurlijke taal gebaseerde verwerking in vergelijking met de patiëntveiligheidsindicator was meer dan tweevoudig voor acuut nierfalen en sepsis en meer dan het tweevoudige voor longontsteking.Specificiteiten waren 4 tot 7 procent hoger bij de patiënt veiligheidsindicator methode dan de natuurlijke taalverwerking.
Natuurlijke taalverwerking identificeerde correct 82 procent van de gevallen van acuut nierfalen, vergeleken met 38 procent voor indicatoren van patiëntveiligheid. Vergelijkbare resultaten werden verkregen voor veneuze trombo-embolie (59 procent versus 46 procent), pneumonie (64 procent versus 5 procent), sepsis (89 procent versus 34 procent) en postoperatief myocardiaal infarct (91 procent versus 89 procent). Zowel natuurlijke taalverwerking als patiëntveiligheidsindicatoren waren zeer specifiek voor deze diagnoses. "

Er zijn verschillende voordelen verbonden aan het gebruik van de natuurlijke taalverwerking om problemen met de zorg voor de gezondheid aan te wijzen, zoals de auteurs hebben aangegeven:

"Ten eerste is de flexibiliteit van de aanpak om aan de individuele institutionele behoeften te voldoen, nadat documenten zijn verwerkt, kunnen verschillende benaderingen en vraagstrategieën om een ??specifiek resultaat te identificeren met een relatief lage programmeerinspanning worden geïmplementeerd met behulp van standaard databasequerytoepassingen.
Ten tweede, in tegenstelling tot administratieve codes, kunnen zoekstrategieën met behulp van dagelijkse voortgangsnotities, microbiologierapporten of beeldvormingsrapporten op prospectieve basis worden gevolgd. Deze benadering zou dus mogelijk complicaties kunnen identificeren terwijl een patiënt zich nog in het ziekenhuis bevindt, wat real-time kwaliteitsbewakingsprocessen aanzienlijk zou kunnen vergemakkelijken ...
Ten slotte zou in systemen met sterk geïntegreerde EMR's prospectieve bewaking kunnen worden uitgebreid tot de polikliniek voor personen die nog in het gezondheidszorgsysteem verblijven. "

Toekomst van elektronische gezondheidsdossiers is veelbelovend maar vereist meer financiering

Een Accompnying Editorial van Ashish K. Jha, MD, MPH van de Harvard School of Public Health, Boston, heeft uitgelegd dat er meer moet worden geïnvesteerd in het onderzoeken en ontwikkelen van natuurlijke taalprocessen (NLP) als mensen echt serieus willen worden zijn volledige voordelen.
Dr. Jha schreef:

"Murff en collega's hebben zich geconcentreerd op één specifieke toepassing van het identificeren van bijwerkingen na een operatie.Tientallen permutaties en combinaties van syntaxis werden getest en aangepast om de optimale strategie voor het vinden van complicaties in een elektronisch gezondheidsdossier (EPD) te identificeren.Om de voordelen van een natuurlijk taalproces te realiseren, zal dit soort onderzoek niet alleen verder moeten worden ontwikkeld om betere algoritmes te vinden, maar ook om EHR-analyse voor andere disciplines dan chirurgie te onderzoeken en geautomatiseerde EHR-zoekopdrachten voor verschillende soorten clinici te optimaliseren.
Hoewel er bedrijven in de privésector zijn die profiteren van de voordelen van een natuurlijk taalproces om artsen en organisaties te helpen de zorgverlening te verbeteren, kan de federale overheid een nuttige rol spelen door het basisonderzoek te financieren dat nodig is om dit veld te lanceren. "

Geschreven door Joseph Nordqvist