Verbetering van Onkologie NLP Navorsing
Onkologiedatapresisie: lisensiëring, de-identifikasie en annotasie vir NLP-modelinnovasie
Revolusionerende kankersorg met die nuutste NLP-tegnologieë
Die kliënt, 'n groot speler in die gesondheidsorgbedryf, het 'n gevorderde NLP-oplossing nodig gehad om 'n aansienlike volume onkologie mediese rekords te verwerk. As deel van 'n deurslaggewende inisiatief om onkologie-navorsing te verfyn, is die behoefte om gedetailleerde data-analise te balanseer met streng privaatheidstandaarde uiters belangrik. Hierdie gevallestudie gee 'n uiteensetting van ons bydraes tot die verbetering van die kliënt se navorsingspogings deur hoëgetroue data-aantekeninge, streng de-identifikasiepraktyke en die toepassing van natuurlike taalverwerking (NLP) tegnieke, alles binne die regulatoriese raamwerk wat deur HIPAA verskaf word.
Deel
Uitdagings
Die projek het 'n genuanseerde begrip van kliniese dokumentasie vereis, presiese identifikasie van mediese entiteite, en die vermoë om ontkenningsetikette akkuraat toe te pas, alles binne 'n veilige raamwerk wat pasiënt privaatheid beskerm volgens HIPAA regulasies. Die poging het nie net tegniese kundigheid in die hantering van groot volumes komplekse data vereis nie, maar ook 'n strategiese benadering om terugvoer te inkorporeer en kwaliteit te handhaaf oor alle stadiums van die annotasieproses.
Gedetailleerde beskrywing van dienste
| kategorie | Beskrywing |
| Omvattende kliniese datadekking | Deur verskeie notatipes, sorginstellings en onkologiese subspesialiteite te verseker, wat 'n robuuste datastel verseker wat uiteenlopende kliniese scenario's weerspieël. |
| Streng de-identifikasie | Verseker dat alle geëtiketteerde rekords gede-identifiseer word in ooreenstemming met HIPAA se veilige hawe-metode, wat kliëntevertroue in data-privaatheid en sekuriteit verseker. |
| Aantekeningriglyne | Skep en implementering van standaard data-aantekeningriglyne vir die voorbereiding van gemerkte rekords in ooreenstemming met HIPAA-standaarde. |
| Gevorderde aantekeningstrategieë | Handmatige annotasie van 10,000 XNUMX bladsye van onkologie-verwante rekords is uitgevoer met 'n gedetailleerde fokus op die identifisering van ontkenningstatusse en ander pertinente inligting in ooreenstemming met gevestigde riglyne. |
| Streng kwaliteitsversekering | Bereik die gespesifiseerde kwaliteitstandaard soos uiteengesit in die riglyn |
Oplossing
Ons benadering het die volgende sleutelstrategieë behels:
Pasgemaakte Onkologie-datastelsamestelling
Uit 'n groot argief van meer as 5 MN EHR's is 'n noukeurig gekose subset van data onttrek, wat daarop gemik is om die kliënt se gespesialiseerde vereistes vir onkologiedata aan te spreek met 'n fokus op genomiese entiteite. Die versamelingsproses het behels die skep van 'n volledige lys van tumormerkers, gene, variante en TNM-stadiums, deur navraagsoektogte te gebruik om dokumente wat volop in hierdie data is, vas te stel. Gereelde uitdrukkings is gebruik om 'n reeks genetiese variasies en kankerstadia te identifiseer. Hierdie benadering, gekombineer met 'n breë datadekking wat verskeie dokumenttipes, spesialiteite, sorginstellings en data van verskeie dokters insluit, het 'n omvattende en relevante onkologiedatastel verseker.
Streng de-identifikasie
Die proses het streng by HIPAA se veilige hawe-metode vir de-identifikasie gehou, wat die kliënt se vertroue in data-privaatheid en sekuriteit waarborg. Dit behels die verwydering van alle Beskermde Gesondheidsinligting (PHI) en die vervanging daarvan met gemerkte plekhouers, om sodoende die bruikbaarheid van die data te behou terwyl pasiëntvertroulikheid beskerm word.
De-identifikasie Veranderlikes
| kategorie | subcategory |
| Naam | Pasiëntnaam, Geneesheernaam, Verpleegsterpraktisynnaam, Familielidnaam, Mediese sentrumnaam, Klinieknaam, Ouetehuisnaam, Maatskappynaam, Universiteitsnaam |
| ouderdom | |
| datum | Datumpatroon, Maand Jaarpatroon, Dag Maandpatroon, Dag Jaarpatroon, Dag, Maand, Jaar, Seisoen |
| Ligging | Land, staat, stad, straat, poskode, kamernommer, suitenommer, vloernommer |
| ID | Sosiale sekerheidsnommer, Mediese rekordnommer, Gesondheidsplan-begunstigdenommer, Rekeningnommer, Sertifikaat-/lisensienommer, Biometriese ID, Rekord-ID, Toetredingsnommer, Voertuigidentifikasienommer, nommerplaatnommer Toestelidentifiseerders en reeksnommer |
| Kontak Ons | Telefoonnommer, faksnommer, e-posadres, web-URL, IP-adres |
voorbeeld:
Op 25 September 2106, om 11:00 vm., is mnr. Harry Pace, 90 jaar oud, in die Forrest Algemene Hospitaal opgeneem vir 'n geskeduleerde heupoperasie, voorheen geraadpleeg deur sy primêre sorg dokter Dr. Jose Martin, en bygewoon deur Kendra Reith, MD. Tydens sy verblyf was hy onder die sorg van Mary Hu, NP, en Suzan Ray, RN, met R. Charles Melancon, PA, wat ook geraadpleeg is. Sy operasie, wat op dieselfde dag as opname uitgevoer is, was suksesvol met geen komplikasies wat aangemeld is nie. Na die operasie is mnr. Pace oorgeplaas na kamer 202, vloer 2, vir herstel. Sy vrou, Emma Pace, was deurgaans teenwoordig en is voorsien van alle nodige opdaterings. Tydens sy kort verblyf is sy mediese rekords, insluitend MRN MR99062619 en Rekening KV000014764, volgens die standaard protokolle van Gracewood Ouetehuis, sy vorige woning, hanteer. Hy is later dieselfde dag na die sorg van die Oakland-buitepasiëntkliniek ontslaan vir verdere herstel. Deur die hele proses is alle prosedures gedokumenteer en beveilig met voldoening aan vertroulikheidstandaarde.
Voorbeeld: Ontidentifiseer
On [Datumpatroon], om 11:00 vm. het mnr. [Pasiëntnaam], bejaardes [Ouderdom], is opgeneem [Naam Mediese Sentrum] vir 'n geskeduleerde heupoperasie, voorheen geraadpleeg deur sy primêre sorg dokter Dr. [Naam geneesheer], en bygewoon deur [Naam geneesheer] MD. Tydens sy verblyf was hy onder die sorg van [Verpleegpraktisyn], NP, en [Verpleegpraktisyn], RN, met [Naam geneesheer], PA, word ook geraadpleeg. Sy operasie, wat op dieselfde dag as opname uitgevoer is, was suksesvol met geen komplikasies wat aangemeld is nie. Na die operasie het mnr. [Pasiëntnaam] is oorgeplaas na Kamer no. [Kamer nommer], Vloer nr. [Vloernommer], vir herstel. Sy vrou, [Familielid Naam], was deurgaans teenwoordig en is voorsien van alle nodige opdaterings. Tydens sy kort verblyf het sy mediese rekords, insluitend MRN [Mediese rekordnommer] en Rekening [Rekening nommer], is hanteer volgens die standaard protokolle van [Naam Ouetehuis], sy vorige woning. Hy is later dieselfde dag na die sorg van ontslaan [Klinieknaam] vir verdere herstel. Deur die hele proses is alle prosedures gedokumenteer en beveilig met voldoening aan vertroulikheidstandaarde.
Annotasieriglyne en gevorderde annotasietegnieke
Shaip was instrumenteel in die vestiging en implementering van standaard data-aantekeningriglyne het verseker dat alle Gemerkte Rekords konsekwent en in ooreenstemming met HIPAA-standaarde voorberei is. Verder is 10,000 XNUMX bladsye van verskeie mediese rekords noukeurig geannoteer, met 'n fokus op die gedetailleerde etikettering van ontkenningstatusse en ander klinies relevante entiteite insluitend verskeie onkologie subspesialiteite. Die annotasie is uitgevoer deur 'n span kundige annoteerders met gespesialiseerde kennis in onkologie en data privaatheid regulasies.
Komplekse aantekeningkriteria
| kategorie | subcategory |
| Datumaantekening (Onkologie) | Diagnosedatum, stadiumdatum, aanvang, proseduredatum, med.-datum begin, med.-datum geëindig, bestralingsdatum begin, bestralingsdatum geëindig |
| Siekte (Onkologie) | Kankerprobleem, Histologie, Kliniese Status, Liggaamsplek, Gedrag, Graad, Kankerstadium, TNM-stadium, Tumormerkertoets, Afmetings, Kode |
| Behandeling (Onkologie) | Kankermedisyne, geneesmiddeldosis, frekwensie, kankerchirurgie, operasieresultaat, bestralingsmodaliteit, bestralingsdosis |
| Genomika | Variasiekode, geen bestudeer, metode, monster |
| die ontkenning | Negatief, Moontlik Negatief, Onseker, Moontlik Positief |
| Kliniese NER | Kankerprobleem – Liggaamsplek, Histologie – Liggaamsplek, Gedrag – Liggaamsplek, Kankerchirurgie – Verhoudings Liggaamsplek, Bestralingsmodaliteit – Liggaamsplek, Histologie – Graad, Kankerprobleem – Dimensie |
voorbeeld:
Onkologie Kliniese Nota Verklaring
“Pasiënt Jane Doe is op 03/05/2023 gediagnoseer met Fase IIIB nie-kleinselle longkanker (NSCLC), spesifiek adenokarsinoom. Die kanker is geleë in die regter onderste lob van die long. Dit word geklassifiseer as T3N2M0 volgens die TNM-stadiëringstelsel, met 'n tumorgrootte van 5 cm x 3 cm. 'n EGFR-ekson 19-delesie is geïdentifiseer deur middel van PCR-analise van die tumorbiopsiemonster. Chemoterapie met Carboplatin AUC 5 en Pemetrexed 500 mg/m² is op 03/20/2023 begin en moet elke 3 weke toegedien word. Eksterne straalbestralingsterapie (EBRT) teen 'n dosis van 60 Gy in 30 fraksies het op 04/01/2023 begin. Die pasiënt se behandeling is aan die gang, en daar is geen bewyse van breinmetastases op die onlangse MRI nie. Die moontlikheid van limfovaskulêre inval moet nog bepaal word, en die pasiënt se verdraagsaamheid vir die volle chemoterapie-regime bly onseker.
Onkologie Kliniese Nota Verklaring
Streng kwaliteitsversekering
'n Buigsame projekbestuurraamwerk geïmplementeer wat die doeltreffende integrasie van kliënteterugvoer vergemaklik het, terwyl streng kwaliteitstandaarde gehandhaaf is. 'n Omvattende gehalteversekeringsprotokol is afgedwing, wat ooreenstem met die riglyne om die vereiste kwaliteitmaatstawwe te bereik. Hierdie protokol bevat opeenvolgende rondtes van hersiening en verifikasie, wat die akkuraatheid en betroubaarheid van die geannoteerde data verseker het. Sulke noukeurige kwaliteit-toesig is van kardinale belang in die skep van 'n betroubare NLP-oplossing, noodsaaklik vir ingeligte kliniese besluitneming en navorsingsuitnemendheid.
Uitkoms
Suksesvol gelewer 10,000 hoë-gehalte, gede-geïdentifiseerde geëtiketteerde rekords, wat 'n veilige en waardevolle datastel verskaf vir die kliënt se NLP-modelontwikkeling. Die noukeurige toepassing van NLP en nakoming van HIPAA-de-identifikasiestandaarde het gelei tot 'n hoogs verfynde datastel wat die kliënt se deurlopende en toekomstige onkologienavorsingspogings sal ondersteun, wat uiteindelik daarop gemik is om onkologiepasiëntuitkomste en sorgleweringsdoeltreffendheid te verbeter.
Die sukses van die projek illustreer ons vermoë om komplekse mediese data met presisie te hanteer, wat bydra tot die kliënt se doel om pasiëntsorguitkomste te verbeter en die pas van gesondheidsorginnovasie te versnel.
Ons vennootskap met Shaip was instrumenteel in die bevordering van ons NLP-vermoëns binne die onkologiedomein. Die professionele hantering van 10,000 XNUMX mediese rekords, aangeteken met gedetailleerde ontkenning en ander kliniese entiteite, het hul verbintenis tot uitnemendheid en nakoming getoon. Boonop het hul verbintenis tot privaatheidstandaarde soos HIPAA ons van onskatbare hulpbronne voorsien om ons KI-inisiatiewe te dryf om 'n voorpunt van onkologiese behandelings en diagnostiek te ontwikkel.
