Klinische Aanvraagrapporten (CCRs) zijn een essentieel instrument voor het delen van opmerkingen en inzichten in de geneeskunde. Deze dienen als een elementaire mechanisme voor communicatie en onderwijs voor clinici en studenten geneeskunde. In het verleden hebben CCRs ook geleverd met de accounts van opkomende ziekten, hun behandelingen en hun genetische achtergronden1,2,3,4. Bijvoorbeeld, de eerste behandeling van menselijke hondsdolheid door Louis Pasteur in 18855,6 en de eerste toepassing van penicilline in patiënten7 waren beide gemeld via CCRs. Meer dan 1.87 miljoen CCRs verschenen vanaf April 2018, met meer dan een half miljoen in het laatste decennium; tijdschriften zijn voortzetting van nieuwe locaties voor deze verslagen8. Hoewel uniek in vorm en inhoud, CCRs tekstgegevens bevatten die grotendeels ongestructureerd zijn, bevatten een enorme woordenschat, en betreffen onderling samenhangende verschijnselen, beperking van het gebruik ervan als een gestructureerde bron. Aanzienlijke inspanningen vereist is om gedetailleerde metagegevens uitpakken (dat wil zeggen, "gegevens over gegevens", of in dit geval, de beschrijvingen van de inhoud van het document) van CCRs en hen vast te stellen als een vindbaar, toegankelijk, interoperabele en herbruikbare (FAIR)9 -gegevens resource.
Hier beschrijven we een proces voor het extraheren van tekst- en numerieke waarden op de standaardisering van de beschrijving van specifieke biomedische concepten binnen gepubliceerde CCRs. Deze methodologie omvat een metagegevenssjabloon om te begeleiden aantekening; Zie afbeelding 1 voor een overzicht van dit proces. Toepassing van het proces van de aantekening aan een grote collectie van rapporten (bijvoorbeeld enkele duizenden van een specifiek type van ziekte presentatie) vergadering van een beheersbare en gestructureerde verzameling van geannoteerde klinische teksten, bereiken machineleesbare vergunningen documentatie en biomedische verschijnselen ingebed binnen elke klinische presentatie. Hoewel gegevens zoals die geboden door HL7 formaten (bv., versie 3 van de Messaging standaard10 of het snel gezondheidszorg interoperabiliteit middelen [FHIR]11), LOINC12, en herziening 10 van de internationale statistische Classificatie van Diseases and Related Health Problems (ICD-10)13 bieden normen voor beschrijven en uitwisselen van klinische waarnemingen, zij niet de tekst rondom deze gegevens vastlegt, noch zijn zij bedoeld om. De resultaten van onze methodologie zijn beste gebruikt om structuur op CCRs af te dwingen en vergemakkelijken latere analyse, normalisatie door gecontroleerde vocabulaires en codering systemen (bv., ICD-10), en/of conversie naar de bovenstaande indelingen van klinische gegevens .
CCRs van de mijnbouw is een actief gebied van werk in de biomedische en klinische informatica. Hoewel eerdere voorstellen op de standaardisering van de structuur van rapporten kast (bijv., met behulp van HL7 v2.514 of gestandariseerd fenotype terminologie15) zijn prijzenswaardig, is het waarschijnlijk dat CCRs zal blijven volgen van een verscheidenheid van verschillende spreektaal formulieren en de document lay-outs, als ze hebben voor een groot deel van de vorige eeuw. Onder ideale omstandigheden Volg auteurs van nieuwe Aanvraagrapporten zorg16 van de richtsnoeren om ervoor te zorgen dat zij zijn uitgebreid. Daarom kan benaderingen die gevoelig zijn voor zowel natuurlijke taal en haar relatie met medische begrippen meest doeltreffend voor het werken met nieuwe en gearchiveerde rapporten. Bronnen, zoals CRAFT17 en degenen geproduceerd door informatica voor integratie van biologie en het bed (i2b2)18 curatie steunen natural language processing (NLP) benaderingen nog niet specifiek focus op CCRs of klinische verhalen. Ook medische NLP tools zoals cTAKES19 en klem20 hebben ontwikkeld, maar over het algemeen het identificeren van specifieke woorden of zinnen (i.e., entiteiten) binnen documenten in plaats van de algemene begrippen vaak beschreven in CCRs.
Wij hebben een gestandaardiseerde metagegevenssjabloon voor functies vaak opgenomen in CCRs ontworpen. Deze sjabloon bepaalt functies te leggen structuur op CCRs — een essentiële voorloper voor diepgaande vergelijkingen van documentinhoud-nog zorgt voor voldoende flexibiliteit te behouden van de semantische context. Hoewel we de indeling die is gekoppeld aan deze sjabloon te zijn geschikt voor zowel handmatige aantekening en computationeel-bijgewoonde text-mining hebt ontworpen, hebben we ervoor gezorgd is bijzonder gemakkelijk te gebruiken voor handmatige beschrijvers. Onze aanpak verschilt aanzienlijk van ingewikkeldere (en dus minder onmiddellijk begrijpen ongetrainde onderzoekers) kaders zoals FHIR21. Het volgende protocol wordt beschreven hoe isoleren documentfuncties overeenkomt met elk gegevenstype sjabloon, met een enkele set van waarden die overeenkomen met die in een enkele CCR.
De gegevenstypen binnen de sjabloon zijn meest beschrijvende voor CCRs en patiënt-gerichte medische documenten in het algemeen. Aantekening van deze functies bevordert vindbaarheid, toegankelijkheid en interoperabiliteit herbruikbaarheid van CCR tekst, voornamelijk doordat het structuur. De gegevenstypen zijn in vier algemene categorieën: document en annotatie identificatie, gevallenrapport identificatie (dat wil zeggen, documentniveau eigenschappen), medische inhoud concepten (voornamelijk concept-niveau eigenschappen) en bevestigingen (d.w.z. functies bewijze van financiering). In dit proces van aantekening bevat elk document de volledige tekst van een CCR, weglaten van enig document inhoud materiaal onafhankelijk is van het geval (bijvoorbeeld experimentele protocollen). CCRs zijn over het algemeen minder dan 1000 woorden elk; een enkel corpus moet idealiter worden geïndexeerd door dezelfde bibliografische database en worden in de dezelfde geschreven taal.
Het product van de benadering die hier beschreven, wanneer toegepast op een CCR-corpus, is een gestructureerde verzameling van geannoteerde klinische tekst. Terwijl deze methode volledig handmatig kan worden uitgevoerd en is ontworpen om te worden uitgevoerd door domein deskundigen zonder enige informatica ervaring, het is een aanvulling op de natuurlijke taalverwerking benaderingen die hierboven opgegeven en biedt gegevens geschikt zijn voor computationele analyse. Zulke analyses kunnen van belang zijn voor het publiek dat bestaat uit onderzoekers dan degenen die vaak CCRs lezen, met inbegrip van:
- betrokkenen met ziekte presentaties, hun belangrijkste symptomology gebruikelijke diagnostische benaderingen en behandelingen
- degenen die het vergelijken van de resultaten van klinische proeven met gebeurtenissen beschreven binnen de klinische literatuur willen, mogelijk het verstrekken van aanvullende opmerkingen en groter statistisch onderscheidingsvermogen.
- Bio-informatica, biomedische informatica en computer science onderzoekers die behoefte hebben aan gestructureerde medische taal datasets of op hoog niveau afspraken van medische verhalen
- Regering beleid onderzoekers zich te concentreren op hoe klinische proeven kunnen best weerspiegelen hoe diagnose en behandeling als het zich reëel voordoet
Handhaving van de structuur op CCRs kan ondersteunen talrijke daaropvolgende inspanningen om zowel medische taal en biomedische verschijnselen beter te begrijpen.