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L’alcool peut entraîner des complications chirurgicales risquées pour les patients qui boivent dans les jours précédant une intervention, mais les signes d’une consommation dangereuse d’alcool ne sont pas toujours évidents dans le dossier du patient. L’intelligence artificielle pourrait aider à mettre en lumière ces problèmes, une nouvelle analyse suggère.
L’étude, publiée dans la revue Alcohol: Clinical & Experimental Research, a utilisé un modèle de traitement du langage naturel pour évaluer les dossiers médicaux de 53 811 patients ayant subi une intervention chirurgicale entre 2012 et 2019.
Les dossiers médicaux électroniques des patients contiennent des codes de diagnostic, mais ils peuvent également inclure des informations telles que des notes, des résultats de tests ou des données de facturation pouvant suggérer une consommation d’alcool à risque.
Pour détecter des indices contextuels, les chercheurs ont programmé un modèle de traitement du langage naturel pour identifier à la fois les codes de diagnostic et d’autres indicateurs de consommation d’alcool à risque, tels que des consommations hebdomadaires dépassant les seuils recommandés ou des antécédents de problèmes médicaux associés à l’abus d’alcool.
L’abus d’alcool lors d’une intervention chirurgicale est associé à des taux d’infection plus élevés, à des séjours hospitaliers plus longs et à d’autres complications chirurgicales. Parmi les patients étudiés, 4,8 pour cent avaient des dossiers comprenant un code de diagnostic lié à la consommation d’alcool. À l’aide d’indices contextuels, le modèle a classé trois fois plus de personnes à risque, pour un total de 14,5 pour cent.
Le modèle a fait à peu près aussi bien qu’un panel d’experts en consommation humaine d’alcool, faisant correspondre leurs classifications pour un sous-ensemble d’enregistrements dans 87 % des cas.
Les résultats indiquent que l’IA est un partenaire potentiel pour les cliniciens cherchant à identifier les patients nécessitant une intervention ou un soutien postopératoire, ont conclu les chercheurs.
L’analyse pourrait « jeter les bases des efforts visant à identifier d’autres risques dans les soins primaires et au-delà, avec une validation appropriée », a déclaré VG Vinod Vydiswaran, professeur agrégé d’apprentissage des sciences de la santé à la faculté de médecine de l’Université du Michigan et auteur principal de l’article. une nouvelle libérer. «Il s’agit essentiellement d’une façon pour un prestataire de mettre en évidence ce qui est déjà contenu dans les notes prises par d’autres prestataires, sans qu’ils aient à lire l’intégralité du dossier.»
Les chercheurs déclarent qu’ils envisagent de rendre le modèle public à terme, mais notent qu’il devra être formé sur la base des dossiers médicaux des établissements individuels.
Détection automatisée de la consommation d’alcool à risque avant une intervention chirurgicale à l’aide du traitement du langage naturel
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2024-01-20 14:09:43
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