人工智能驱动的临床文档解析转型：增强心力衰竭诊断

生成式人工智能有望在许多方面改变医疗保健行业，包括临床文档解析。

A 最近的进展 通过超声心动图报告分析进行心力衰竭诊断，证明了人工智能驱动技术在改变医疗数据解释和患者护理方面的巨大潜力。

现代医疗保健的挑战

临床文档解析给医疗保健带来了重大挑战，特别是对于超声心动图等复杂报告，这对于诊断心脏病至关重要。这些文档包含重要数据，例如用于心力衰竭诊断的射血分数（EF）值，这意味着高效、准确地解析报告是一项至关重要的任务。然而，
医学术语、缩写、患者特定数据以及非结构化自由文本叙述、图表和表格的密集混合使得这些文档难以一致地解释。这给时间有限的临床医生带来了过度的负担，并增加了患者护理和记录保存中出现人为错误的风险。

突破性的方法

生成式人工智能为临床文档解析的挑战提供了变革性的解决方案。它可以自动从非结构化文档中提取和结构化复杂的医疗数据，从而显着提高准确性和效率。例如，新的研究引入了一种人工智能驱动的系统，该系统利用预先训练的变压器模型，该模型专为提取式问答（QA）任务而定制。该模型使用带注释的超声心动图报告的自定义数据集进行了微调，在提取 EF 值（心力衰竭诊断的关键标志）方面表现出显着的效率。

该技术适应特定的医学术语并随着时间的推移进行学习，确​​保定制和持续改进。此外，它还为临床医生节省了大量时间，使他们能够更多地关注患者护理而不是行政任务。

定制数据的力量

生成式人工智能领域最近的许多突破都可以归因于一种称为“变压器”的突破性模型架构。与早期以线性序列处理文本的模型不同，变压器可以同时分析整个文本块，从而能够更深入、更细致地理解语言。

预训练变压器是采用该技术的系统的一个很好的起点。这些模型在大型且多样化的语言数据集上进行了广泛的训练，使它们能够对一般语言模式和结构产生广泛的理解。

然而，预先训练的变压器需要使用称为微调的过程进一步训练，以适应专门的利基任务和行业特定的要求。微调涉及采用预先训练的变压器，并在与特定任务或领域相关的特定数据集上对其进行进一步训练。这种额外的训练使模型能够适应特定于该领域的独特语言特征、术语和文本结构。因此，经过微调的变压器在处理专门任务时变得更加高效和准确，从而在医疗保健、金融、法律等领域提供增强的性能和相关性。

例如，预先训练的 Transformer 模型虽然对语言结构具有广泛的理解，但可能无法本质上掌握超声心动图报告中使用的细微差别和特定术语。通过在超声心动图报告的目标数据集上对其进行微调，该模型可以适应心脏病学中典型的独特语言模式、技术术语和报告格式。这种特异性使模型能够准确地从报告中提取和解释重要信息，例如心室测量、瓣膜功能和射血分数。实际上，这有助于医疗保健专业人员做出更明智的决策，从而改善患者护理，并有可能挽救生命。此外，这种专门的模型可以通过自动提取关键数据点、减少人工审查时间并最大限度地减少数据解释中人为错误的风险来简化工作流程效率。

上述研究通过结果清楚地证明了微调对自定义数据集的影响 MIMIC-IV-注，公共临床数据集。实验的关键结果之一是，通过微调，对不同提示的敏感度降低了 90%，这是通过同一问题的三个不同版本的评估指标（精确匹配准确率和 F1 分数）的标准差来衡量的：“射血分数是多少？” “EF 百分比是多少？” 和“什么是收缩功能？”

对临床工作流程的影响

人工智能驱动的临床文档解析可以显着简化临床工作流程。该技术可以自动从医疗文档（例如患者记录和测试结果）中提取和分析重要数据，并减少手动数据输入的需要。手动任务的减少提高了数据准确性，并使临床医生能够将更多时间花在患者护理和决策上。人工智能能够理解复杂的医学术语并提取相关信息，从而能够更快、更全面地分析患者病史和病情，从而改善患者的治疗结果。在临床环境中，这种人工智能技术具有变革性，可节省超过 每年 1,500 小时 通过让临床医生专注于基本的患者护理方面来提高医疗保健服务的效率。

循环中的临床医生：平衡人工智能和人类专业知识

尽管人工智能显着简化了信息管理，但人类的判断和分析对于提供卓越的患者护理仍然至关重要。

“临床医生在环”的概念是我们的临床文档解析模型不可或缺的一部分，它将人工智能的技术效率与医疗保健专业人员的基本见解相结合。这种方法涉及将解析的最终结果作为清晰注释/突出显示的文档提供给临床医生。该协作系统确保解析文档的高精度，并通过临床医生的反馈促进模型的持续改进。这种交互会导致人工智能性能的逐步增强。

虽然人工智能模型显着减少了浏览 EMR 平台和分析文档所花费的时间，但临床医生的参与对于保证该技术的准确性和道德应用至关重要。他们在监督人工智能解释方面的作用确保最终决策反映了先进的数据处理和经验丰富的医学判断的结合，从而增强了患者的安全和临床医生对系统的信任。

在医疗保健领域拥抱人工智能

随着我们的前进，人工智能在临床环境中的整合可能会变得更加普遍。这项研究强调了人工智能在医疗保健领域的变革潜力，并提供了对未来的洞察，技术和医学的融合将显着造福社会。完整的研究可以访问 在这里 arxiv.