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Holmusk發(fā)表新文章:基于自然語言處理量化精神病患者的精神狀況

基于深度學(xué)習(xí)的自然語言處理模型,將非結(jié)構(gòu)化的精神病學(xué)筆記轉(zhuǎn)化為可量化的評估機(jī)制
該文詳細(xì)介紹了Holmusk的自然語言處理模型如何將電子病歷中的非結(jié)構(gòu)化精神病學(xué)筆記轉(zhuǎn)化為可量化的結(jié)構(gòu)化文本,并予以分析以獲得大量洞見。
2021-02-22 16:45 4402
最大的行為衛(wèi)生真實(shí)世界證據(jù)(RWE)平臺的搭建者、全球領(lǐng)先數(shù)據(jù)科學(xué)和數(shù)字健康公司Holmusk,今日宣布其在麻省理工學(xué)院出版社發(fā)行的《計(jì)算精神病學(xué)》上發(fā)表科學(xué)文章《基于自然語言處理量化精神病患者的精神狀況》。

新加坡和紐約2021年2月22日  /美通社/ -- 最大的行為衛(wèi)生真實(shí)世界證據(jù)(RWE)平臺的搭建者、全球領(lǐng)先數(shù)據(jù)科學(xué)和數(shù)字健康公司Holmusk,今日宣布其在麻省理工學(xué)院出版社發(fā)行的《計(jì)算精神病學(xué)》上發(fā)表科學(xué)文章《基于自然語言處理量化精神病患者的精神狀況》。全文詳見:https://cpsyjournal.org/articles/10.1162/cpsy_a_00030/.

該文章的發(fā)表印證了Holmusk獨(dú)特的專有自然語言處理(NLP)模型庫,可將非結(jié)構(gòu)化的精神病學(xué)筆記轉(zhuǎn)化為可量化的患者狀態(tài)指標(biāo)(如癥狀、副作用和外部壓力源),進(jìn)一步豐富留存在衛(wèi)生系統(tǒng)內(nèi)的數(shù)據(jù),幫助評估行為衛(wèi)生障礙譜系中患者病情的嚴(yán)重程度,并以此建立患者狀態(tài)的縱向軌跡。通過建立這些可量化的指標(biāo),Holmusk模型首次在疾病進(jìn)展和治療效果方面,為精神障礙生成可靠的真實(shí)世界證據(jù)。Holmusk將利用這些來自NLP模型的客觀評估措施,在整個(gè)衛(wèi)生系統(tǒng)的行為健康領(lǐng)域,提供基于評估的護(hù)理支持和個(gè)性化的護(hù)理服務(wù)。

Holmusk高級數(shù)據(jù)科學(xué)家及文章第一作者Sankha Mukherjee表示:“借助NLP標(biāo)記,我們就能從臨床醫(yī)師雜亂無章的筆記中生成關(guān)于患者精神狀態(tài)的結(jié)構(gòu)化信息,并根據(jù)這些標(biāo)記,運(yùn)用深度學(xué)習(xí)算法來量化精神疾病的嚴(yán)重程度。更重要的是,從臨床筆記中直接獲取重要的精神病標(biāo)記,使我們能夠避免難度重重的匿名化過程,這為我們將定量分析技術(shù)應(yīng)用于所有可用的精神病筆記創(chuàng)造了令人振奮的契機(jī)?!?/p>

Holmusk數(shù)據(jù)科學(xué)(AI)團(tuán)隊(duì)在創(chuàng)建該數(shù)據(jù)庫的過程中,充分利用其專業(yè)的行為衛(wèi)生電子健康記錄(EHR)系統(tǒng)MindLinc。Holmusk的MindLinc全球數(shù)據(jù)庫,收集了20多年的電子健康記錄,而該數(shù)據(jù)模型將這些筆記轉(zhuǎn)換成240多個(gè)與精神病學(xué)相關(guān)的維度。結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí),這些精神病學(xué)相關(guān)維度為疾病的日常管理和治療提供更高的精準(zhǔn)度。

Holmusk科學(xué)顧問、杜克-新加坡國立大學(xué)醫(yī)學(xué)院榮譽(yù)退休教授兼杜克大學(xué)醫(yī)學(xué)院精神病學(xué)和行為科學(xué)客座教授A. John Rush醫(yī)學(xué)博士表示:“Holmusk能夠有效且系統(tǒng)地匯編臨床醫(yī)生筆記,以評估患者、臨床醫(yī)生和衛(wèi)生系統(tǒng)的結(jié)果,為實(shí)現(xiàn)學(xué)習(xí)型醫(yī)療系統(tǒng)帶來一次跨越式進(jìn)步。還可以幫助我們獲取以往病人的診療決定和結(jié)果,用真實(shí)世界證據(jù)告訴我們?nèi)绾卧谖磥頌椴∪颂峁┳罴炎o(hù)理?!?/p>

Holmusk NLP模型表現(xiàn)穩(wěn)定且可后期拓展,能夠在行為衛(wèi)生臨床實(shí)踐中收集的非結(jié)構(gòu)化EHR數(shù)據(jù)中提取信息。此前這是一項(xiàng)十分耗時(shí)耗力的工作。

Holmusk首席分析官Joydeep Sarkar表示:“Holmusk讓我們無需等待收集到完美的數(shù)據(jù)后,再對其進(jìn)行分析以獲得有用見解。而是通過分析結(jié)構(gòu)化、可量化的臨床醫(yī)師筆記并獲得豐富多樣的信息,借以顛覆行為衛(wèi)生領(lǐng)域現(xiàn)有規(guī)則。這一解決方案將首次幫助我們,實(shí)現(xiàn)真正意義上的患者群體細(xì)分,不僅從診斷層面,還能從患者癥狀和嚴(yán)重程度進(jìn)行細(xì)分,從而在臨床試驗(yàn)和治療實(shí)踐中確定對應(yīng)、恰當(dāng)?shù)乃幬铩!?/p>

科學(xué)類引文數(shù)據(jù):Mukherjee S.S., Yu J., Won Y., McClay M.J., Wang L, Rush A.J.和Sarkar J. (2020). 《基于自然語言處理量化精神病患者的精神狀況》. 《計(jì)算精神病學(xué)》卷4,第76-106頁. https://doi.org/10.1162/cpsy_a_00030

消息來源:Holmusk
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