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Informes de casos clínicos (CCRs) son un medio fundamental de compartir observaciones y conocimientos en medicina. Éstos sirven como un mecanismo básico de comunicación y educación para los médicos y estudiantes de medicina. Históricamente, los CCRs también han proporcionado cuentas de enfermedades emergentes, sus tratamientos y sus fondos genéticos1,2,3,4. Por ejemplo, el primer tratamiento de la rabia humana por Louis Pasteur en 18855,6 y la primera aplicación de la penicilina en pacientes7 informaron a través de CCRs. Más de 1,87 millones de CCRs se han publicado a partir de abril de 2018, con más de medio millón en la última década; revistas siguen proporcionar nuevos espacios para estos informes8. Aunque único en forma y contenido, CCRs contienen datos de texto que son en gran parte no estructurados, contienen un vasto vocabulario y refieren a fenómenos relacionados entre sí, limitando su uso como recurso estructurado. Se requiere esfuerzo significativo para extraer metadatos detallados (es decir, "datos sobre datos", o en este caso, las descripciones del contenido del documento) de CCRs y establecerlas como dato encontrable, accesible, interoperables y reutilizables (Feria)9 recursos.
Aquí, describimos un proceso para la extracción de texto y valores numéricos para estandarizar la descripción de conceptos biomédicos específicos dentro de CCRs publicados. Esta metodología incluye una plantilla de metadatos para guiar la anotación; Vea la figura 1 para un resumen de este proceso. Aplicación del proceso de anotación de una gran colección de informes (por ejemplo, varios miles de un tipo específico de presentación de la enfermedad) permite el montaje de un conjunto manejable y estructurado de textos clínicos anotados, logrando legible por la máquina documentación y fenómenos biomédicos integrado en cada presentación clínica. Aunque los formatos de datos como los proporcionados por HL7 (e.g., versión 3 de la mensajería estándar10 o el Fast Healthcare interoperabilidad recursos [FHIR]11), LOINC12y 10 revisión de la estadística internacional Clasificación de enfermedades y problemas de salud relacionados (ICD-10)13 proporcionar estándares para la descripción y el intercambio de observaciones clínicas, no capturan el texto que rodea a estos datos, ni tampoco. Los resultados de nuestra metodología se utilizan mejor estructura de CCRs y facilitar el posterior análisis, normalización a través de vocabularios controlados y sistemas de codificación (e.g., CIE-10), o conversión a los formatos de datos clínicos mencionados .
CCRs de minas es un área activa de trabajo en Informática Biomédica y clínica. Aunque anteriores propuestas para estandarizar la estructura de informes del caso (por ej., usando HL7 v2.514 o estandarizado fenotipo terminología15) son loables, es probable que CCRs seguirá una variedad de diferentes formas de lenguaje natural y diseños de documento, ya que tiene gran parte del siglo pasado. En condiciones ideales, los autores de nuevos informes del caso seguir cuidado directrices16 para asegurarse de que son integrales. Enfoques sensibles al lenguaje natural y su relación a los conceptos médicos por lo tanto pueden ser más eficaces en el trabajo con nuevos informes archivados. Recursos como arte17 y los producción por la informática para la integración de la biología y el comisariado de cabecera (i2b2)18 apoyar enfoques de procesamiento del lenguaje natural (NLP) aunque no específicamente enfocado CCRs o relatos clínicos. Del mismo modo, médicos herramientas de PNL como cTAKES19 y20 de la abrazadera se han desarrollado pero generalmente identifican palabras específicas o frases (es decir, entidades) en documentos en lugar de los conceptos generales que se describe comúnmente en CCRs.
Hemos diseñado una plantilla de metadatos normalizados para las características comúnmente incluidos en los CCRs. Esta plantilla define funciones para imponer estructura a los CCRs, un precursor esencial para las comparaciones de profundidad del contenido del documento-aún permite la flexibilidad suficiente para mantener el contexto semántico. Aunque hemos diseñado el formato asociado a esta plantilla es apropiada para la anotación manual y minería de texto de ayuda de cómputo, nos hemos asegurado es particularmente fácil de usar para anotadores manual. Nuestro enfoque difiere perceptiblemente de más complejos (y, por lo tanto, menos inmediatamente comprensible para inexpertos investigadores) marcos como FHIR21. El siguiente protocolo describe cómo aislar características de documentos correspondiente a cada tipo de datos de plantilla, con un único conjunto de valores correspondientes a los de un CCR solo.
Los tipos de datos dentro de la plantilla son los más descriptivos de CCRs y documentos médicos centrada en el paciente en general. Anotación de estas características promueve la encontrabilidad, accesibilidad, interoperabilidad y reutilización del texto CCR, sobre todo dándole estructura. Los tipos de datos son en cuatro categorías generales: identificación del documento y anotación, identificación de informe del caso (es decir, propiedades de nivel de documento), conceptos contenidos médicos (sobre todo a nivel de concepto propiedades) y reconocimientos (es decir, características proporcionando evidencia de financiación). En este proceso de anotación, cada documento incluye el texto completo de un CCR, omitiendo cualquier material de contenido de documento independiente para el caso (por ejemplo, protocolos experimentales). CCRs son generalmente menos de 1.000 palabras cada uno; un corpus único ideal debe ser indexado por la misma base de datos bibliográfica y en el mismo lenguaje escrito.
El producto de lo descrito aquí, cuando está aplicado a un corpus CCR, es un conjunto estructurado de texto clínico anotado. Si bien esta metodología puede realizarse de forma completamente manual y ha sido diseñada para ser realizado por expertos de dominio sin experiencia informática, complementa los métodos de procesamiento del lenguaje natural mencionados y proporciona los datos apropiados para Análisis computacional. Tales análisis pueden ser de interés para el público de los investigadores más allá de aquellos que leen con frecuencia CCRs, incluyendo:
- los interesados con presentaciones de la enfermedad, su sintomatología clave, generalmente enfoques diagnóstico y tratamientos
- aquellos que deseen comparar los resultados de los ensayos clínicos con los acontecimientos descritos en la literatura clínica, potencialmente proporcionando observaciones adicionales y una mayor potencia estadística.
- Bioinformática, Informática Biomédica y los investigadores de ciencia de computadora que requieren conjuntos de datos de lenguaje médico estructurado o alto nivel comprensión de relatos médicos
- Investigadores de la política de gobierno centrado en ensayos clínicos cómo mejor pueden reflejar cómo el diagnóstico y el tratamiento que se produce en realidad
Aplicación de estructura de CCRs puede soportar numerosos esfuerzos subsecuentes para entender mejor la lengua médica y fenómenos biomédicos.