P1232 A Novel Inflammatory Bowel Disease Registry Powered by Artificial Intelligence and Natural Language Processing
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Accurate data registries may assist clinicians and researchers to gain insights into inflammatory bowel disease(IBD) and provide opportunities to improve overall patient care. However, most data registries are limited by the amount of time needed to collect and record patient-level data. Machine learning and natural language processing(NLP) can facilitate data collection, storage, and retrieval, reducing or even eliminating the need for human data entry. The aim of this study was to describe and validate a novel IBD repository(IBD Data Lake), leveraging machine learning and NLP techniques, as useful tools to curate and retrieve pertinent, real time clinical data in the IBD patient population. Methods The IBD Data Lake was created by medical professionals, translational researchers, and data strategists at the IBD Centre of British Columbia. Structured and unstructured data were extracted from patients’ electronic medical record and were transferred to a secure cloud infrastructure and curated into a searchable database. A customized user interface was created to search the IBD Data Lake. An advanced NLP service(Comprehend MedicalTM) was employed to extract clinical information from the unstructured text and data from medical documents in PDF format. Manual chart review was used as the gold standard to validate all information from the IBD Data Lake. Results A list of 208 patients(104 IBD patients matched to 104 non-IBD patients) from the IBD Data Lake was generated between July 1, 2018 and July 31, 2023. After a thorough chart review, the IBD cohort comprised 101 IBD patients and the non-IBD cohort included 102 non-IBD patients. The IBD Data Lake’s performance metrics for identifying IBD patients were as follows: sensitivity 98.1%, specificity 97.1%, positive predictive value 97.1%, and negative predictive value 98.1%.The machine learning and NLP components of the IBD Data Lake demonstrated high performance in analyzing key IBD unstructured clinical characteristics: for distinction of ulcerative colitis or Crohn’s disease, sensitivity was 100% and specificity 98.2%; for smoking status, sensitivity was 100% and specificity 96.9%; and for extraintestinal manifestations, sensitivity was 92% and specificity 100%. Conclusion A novel IBD Data Lake that integrates machine learning and NLP techniques has been validated. IBD patients have been identified with great accuracy and the machine learning/NLP components of the IBD Data Lake allow for a comprehensive and timely extraction and organization of unstructured data. This will ultimately lay the groundwork for recruitment of specific IBD cohorts of interest to address the gaps that remain in our knowledge. It has the potential to drive innovation in the field of IBD and gastroenterology.
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.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,004 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».