Learning Health System for Breast Cancer: Pilot Project Experience
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Clinicians need accurate and timely information on the impact of treatments on patient outcomes. The electronic health record (EHR) offers the potential for insight into real-world patient experiences and outcomes, but it is difficult to tap into. Our goal was to apply artificial intelligence technology to the EHR to characterize the clinical course of patients with stage III breast cancer. PATIENTS AND METHODS: Data from patients with stage III breast cancer who presented between 2013 and 2015 were extracted from the EHR, de-identified, and imported into the IBM Cloud. Specialized natural language processing (NLP) annotators were developed to extract medical concepts from unstructured clinical text and transform them to structured attributes. In the validation phase, these annotators were applied to 19 additional patients with stage III breast cancer from the same period. The resulting data were compared with that in the medical chart (gold standard) for nine key indicators. RESULTS: Information was extracted for 50 patients, including tumor stage (94% stage IIIA, 6% stage IIIB), age (28% 50 years or younger, 52% between 51 and 70 years, and 24% older than 70 years), receptor status (84% estrogen receptor positive, 74% progesterone receptor positive), and first treatment (72% surgery, 26% chemotherapy, 2% endocrine). Events in the patient's journey were compiled to create a timeline. For 171 data elements, NLP and the chart disagreed for 41 (24%; 95% CI, 17.8% to 31.1%). With additional manipulation using simple logic, the disagreement was reduced to six elements (3.5%; 95% CI, 1.3% to 7.5%; F1 statistic, 0.9694). CONCLUSION: It is possible to extract, read, and combine data from the EHR to view the patient journey. The agreement between NLP and the gold standard was high, which supports validity.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle