Automated clinical pathway standardization using SNOMED CT- based semantic relatedness
Notice bibliographique
Résumé
The increasing number of patients and heavy workload drive health care institutions to search for efficient and cost-effective methods to deliver optimal care. Clinical pathways are promising care plans that proved to be efficient in reducing costs and optimizing resource usage. However, most clinical pathways are circulated in paper-based formats. Clinical pathway computerization is an emerging research field that aims to integrate clinical pathways with health information systems. A key process in clinical pathway computerization is the standardization of clinical pathway terminology to comply with digital terminology systems. Since clinical pathways include sensitive medical terms, clinical pathway standardization is performed manually and is difficult to automate using machines. The objective of this research is to introduce automation to clinical pathway standardization. The proposed approach utilizes a semantic score-based algorithm that automates the search for SNOMED CT terms. The algorithm was implemented in a software system with a graphical user interface component that physicians can use to standardize clinical pathways by searching for and comparing relevant SNOMED CT retrieved automatically by the algorithm. The system has been tested and validated on SNOMED CT ontology. The experimental results show that the system reached a maximum search space reduction of 98.9% within any single iteration of the algorithm and an overall average of 71.3%. The system enables physicians to locate the proper terms precisely, quickly, and more efficiently. This is demonstrated using case studies, and the results show that human-guided automation is a promising methodology in the field of clinical pathway standardization and computerization.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».