Optimierung der Analyse klinischer Notizen für Patientenergebnisse

Neueste Entwicklungen bei grossen Sprachmodellen haben das Interesse an der Verwendung von Natural Language Processing im Gesundheitswesen gesteigert. Ein wichtiger Bereich ist die Arbeit mit klinischen Notizen, die Freitextdokumente sind und wichtige Informationen über Patienten enthalten. Diese Notizen können jedoch recht lang sein und sich über einen langen Zeitraum erstrecken, was es schwierig macht, zu entscheiden, welche Teile verwendet werden sollen, um die Patientenergebnisse vorherzusagen.

Wenn man ein Sprachmodell mit einer Begrenzung für die Menge an Text hat, die es lesen kann, ist es entscheidend herauszufinden, welche Abschnitte der klinischen Notizen die nützlichsten Informationen enthalten. Traditionell verlassen sich Forscher entweder auf Expertenwissen, um diese Teile auszuwählen, oder schneiden einfach überflüssigen Text ab. Wir schlagen jedoch eine neue Methode vor, um Abschnitte zu finden, die die Vorhersagen verbessern, ohne dass Experteninput benötigt wird.

#Eigenschaften klinischer Notizen

Klinische Notizen in elektronischen Gesundheitsakten (EHR) haben spezielle Merkmale, die ihre Nutzung erschweren. Erstens können sie über lange Zeiträume abdecken, was zu spärlichen Abschnitten führt, in denen nützliche Informationen gefunden werden. Zweitens sind diese Notizen oft ziemlich lang, was es schwierig macht, sie vollständig zu verarbeiten. Drittens können medizinische Notizen durch Abkürzungen und Fehler unübersichtlich sein, was die Informationsbeschaffung erschwert.

Angesichts dieser Merkmale müssen wir die Frage klären: Wann wir aufgrund von Modellbeschränkungen nur begrenzten Platz für Eingaben haben, welche Teile der klinischen Notizen können dennoch starke Vorhersagen liefern? Wir schlagen eine Methode vor, um Textabschnitte mit hoher Vorhersagekraft auszuwählen.

#Vorhersagekraft bei verschiedenen Notiztypen

Um zu verstehen, wie die Vorhersagekraft bei verschiedenen Arten klinischer Notizen variiert, haben wir klinische Notizen aus der MIMIC-III-Datenbank analysiert. Unsere Ergebnisse zeigen, dass Pflegeberichte und Entlassungsberichte unterschiedliche Verteilungen der Vorhersagekraft aufweisen. Entlassungsberichte haben tendenziell mehr Kraft in den Anfangs- und Endabschnitten, während Pflegeberichte eine gleichmässige Vorhersagekraft über ihre Abschnitte zeigen.

Ausserdem haben wir festgestellt, dass die Kombination verschiedener Notiztypen die Leistung verbessern kann, wenn mehr Kontext verfügbar ist, aber die Leistung beeinträchtigen kann, wenn nur begrenzter Kontext erlaubt ist. Das deutet darauf hin, dass die Auswahl, welche Notizen einbezogen werden, ein entscheidender Faktor zur Steigerung der Vorhersagegenauigkeit ist.

#Sampling-Methoden für klinische Notizen

Vorhandene Methoden, die verwendet werden, um klinische Notizen einzugrenzen, basieren oft auf etabliertem medizinischem Wissen. Einige konzentrieren sich beispielsweise ausschliesslich auf Entlassungsberichte, da sie die Patientenbesuche gut zusammenfassen, während andere nur Notizen von Tagen vor einem bestimmten Datum betrachten. Obwohl diese Methoden funktionieren können, erfordern sie oft menschliche Eingabe und sind möglicherweise nicht breit anwendbar.

Eine andere Methode besteht darin, Informationen aus mehreren Notizen zu aggregieren. Diese Technik nimmt kleinere Teile der Notizen und kombiniert die Ausgaben für die endgültigen Vorhersagen. Das kann jedoch kostspielig sein, insbesondere bei langen klinischen Notizen. Unser Ansatz zielt darauf ab, ein effektiveres einzelnes Segment reicher Informationen zu finden.

#Experimentieren mit Sampling-Funktionen

In unserer Studie wollten wir herausfinden, ob wir eine andere Methode finden könnten, um Teile der Notizen zu sampeln, die die Leistung der typischen Kürzungsmethode für Entlassungsberichte erreichen oder übertreffen könnte. Wir konzentrierten uns auf eine Sampling-Funktion, die sowohl berücksichtigt, welche Teile des Textes einzubeziehen sind, als auch welche Arten klinischer Notizen verwendet werden sollten.

Dazu haben wir zwei klinische Sprachmodelle finetuned: Clinical-BERT und ClinicalLongformer. Diese Modelle wurden trainiert, um vorherzusagen, ob ein Patient innerhalb von 30 Tagen nach der Entlassung ins Krankenhaus zurückkehren würde. Das ist eine wichtige Kennzahl im Gesundheitswesen, da sie bei der Planung der Patientenversorgung und dem Management von Krankenhausressourcen hilft.

#Analyse verschiedener Abschnitte

Bei der Analyse der Vorhersagekraft verschiedener Abschnitte sowohl der Pflege- als auch der Entlassungsnotizen haben wir einige wichtige Muster festgestellt. Bei Entlassungsnotizen waren die Vorhersagen zu Beginn und am Ende deutlich stärker, während Pflegeberichte eine gleichmässigere Verteilung über ihre Abschnitte lieferten.

Interessanterweise, obwohl Pflegeberichte weniger Vorhersagekraft als Entlassungsberichte lieferten, boten sie dennoch wertvolle Einblicke für Wiederaufnahmeprediktionen. Diese Erkenntnis ist besonders nützlich, weil Pflegeberichte im Allgemeinen zahlreicher sind, was sie zu einer praktikablen Option für Vorhersageaufgaben macht, wenn Entlassungsberichte möglicherweise nicht verfügbar sind.

#Effektive Nutzung von Tokens

Ein wichtiges Ergebnis unserer Forschung ist, dass es nicht immer die besten Ergebnisse bringt, nur die Anfangsabschnitte der Notizen zu verwenden. Als wir Tokens so zuwiesen, dass sowohl die Anfangs- als auch die Endabschnitte der Entlassungsnotizen abgedeckt wurden, stieg die Leistung im Vergleich zur ausschliesslichen Fokussierung auf den Anfang.

Das deutet darauf hin, dass andere Abschnitte wertvolle Informationen enthalten könnten, die nicht vernachlässigt werden sollten. Indem wir den weniger prädiktiven Mittelteil der Notizen vermeiden, könnten wir die allgemeine Vorhersagefähigkeit verbessern.

#Kombination von Informationen aus verschiedenen Notizen

Wir haben auch den Effekt untersucht, verschiedene Arten klinischer Notizen zu mischen, um zu sehen, ob das die Vorhersagen verbessert. Unsere Tests zeigten, dass, wenn wir mehr Tokens zur Verfügung hatten, die Kombination von Informationen aus verschiedenen Notizen zu besseren Leistungen führte. Wenn die Kontextgrösse jedoch begrenzt war, führte die Verteilung von Tokens über verschiedene Notizen zu einer Verringerung der Leistung.

Das deutet darauf hin, dass es bei begrenztem Input vorteilhafter ist, sich auf die starken prädiktiven Abschnitte von Entlassungsnotizen zu konzentrieren, als Informationen aus Pflegeberichten zu ziehen.

#Fazit und zukünftige Richtungen

Unsere Ergebnisse heben die Wichtigkeit hervor, die richtige Sampling-Funktion bei begrenzten Eingabemengen auszuwählen. Indem wir Abschnitte klinischer Notizen mit hoher Vorhersagekraft auswählen, können wir die Genauigkeit der Modelle, die Patientenergebnisse vorhersagen, verbessern.

In Zukunft ist es notwendig, weiter zu forschen, um die besten Strategien für die Zuweisung von Eingabekontexten basierend auf der maximalen Länge der Sequenzen zu verstehen. Ausserdem könnte die Untersuchung, wie die Autorenschaft klinischer Notizen deren Qualität beeinflusst, unser Verständnis und die Anwendung von Predictive Modeling im Gesundheitswesen weiter verbessern.

Wir erkennen einige Einschränkungen in unseren Experimenten an. Erstens könnte die feste Fenstergrösse, die wir verwendet haben, für jeden Notiztyp weiter optimiert werden. Zweitens, obwohl wir eine fragmentierte Fensterkonfiguration ausprobiert haben, könnte die Erkundung weiterer Konfigurationen wertvolle Einblicke liefern. Schliesslich könnte die Untersuchung weiterer Arten klinischer Notizen unsere Ergebnisse bereichern, da wir uns nur auf Pflege- und Entlassungsnotizen konzentriert haben, die aufgrund ihrer Verfügbarkeit vorlagen.

Zusammenfassend legt unsere Arbeit den Grundstein für effizientere und effektivere Methoden zur Analyse klinischer Notizen, die eine bessere Patientenversorgung und Ressourcenmanagement in Gesundheitsversorgungseinrichtungen ermöglichen.