Clinical Information Extraction From Notes of Veterans With Lymphoid Malignancies: Natural Language Processing Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Clinical natural language processing (cNLP) techniques are commonly developed and used to extract information from clinical notes to facilitate clinical decision-making and research. However, they are less established for rare diseases such as lymphoid malignancies due to the lack of annotated data as well as the heterogeneity and complexity of how clinical information is documented. In addition, there is increasing evidence that cNLP techniques may be prone to biases embedded in clinical documentation or model development. These biases can result in disparities in performance when extracting clinical information or predicting patient outcomes. Objective: This study aims to report the development and validation of a cNLP pipeline that extracts clinical information such as performance status, staging, and diagnosis, as well as less common information such as substance use and military environmental exposures, from the clinical notes of veterans with lymphoid malignancies. Methods: We developed a rule-based cNLP pipeline that integrates domain expertise. We tested and compared the performance of the cNLP pipeline on notes from 2 veteran patient cohorts: one from non-Hispanic White veterans and the other from non-Hispanic Black veterans. Results: Overall, our pipeline achieved promising performance on our study data, especially for extracting entities that have standard clinical documentation, such as performance status. We also found that while the pipeline has robust performance across the two patient groups, the false-positive and false-negative rates were significantly associated with race for detecting the primary diagnosis (P=.001 for both); the false-negative rate was significantly associated with race for identifying substance use (P=.02). Conclusions: The system exhibits satisfying and comparable performance for most clinical entities of interest except for (1) the primary diagnosis and (2) substance use. Future work will address the challenges encountered in developing and deploying the cNLP pipeline on the Department of Veterans Affairs data for rare cancers and enhance the performance of cNLP systems to avoid biases.
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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 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».