Automatisierte Extraktion von Informationen zu sozialer Unterstützung und sozialer Isolation aus klinischen Psychiatrienotizen: Ein Vergleich zwischen einem regelbasierten NLP-System und einem großen Sprachmodell

Core Concepts

Regelbasierte und große Sprachmodelle können Informationen zu feingranularen Kategorien von sozialer Unterstützung und sozialer Isolation aus klinischen Notizen extrahieren, wobei das regelbasierte System eine höhere Genauigkeit aufweist.

Abstract

Die Studie entwickelte und validierte zwei portable und quelloffene NLP-Systeme (ein regelbasiertes System und ein großes Sprachmodell) zur Identifizierung von feingranularen Kategorien von sozialer Unterstützung (SS) und sozialer Isolation (SI) in klinischen Notizen von psychiatrischen Patienten.
Schlüsselergebnisse:

Das regelbasierte System erzielte bei beiden Krankenhäusern (Mount Sinai Health System und Weill Cornell Medicine) höhere makro-gemittelte F-Werte als das große Sprachmodell, sowohl für die Extraktion von SS/SI als auch für die Extraktion der Unterkategorien.
Die Leistung des regelbasierten Systems war über die beiden Standorte hinweg vergleichbar, während das große Sprachmodell an WCM besser abschnitt als an MSHS.
Keiner der untersuchten Ansätze konnte die Unterkategorie der emotionalen Unterstützung zuverlässig identifizieren, da es in den Notizen nur wenige Erwähnungen dazu gab.
Beide Systeme hatten Schwierigkeiten, Erwähnungen von SS/SI im Behandlungsplan korrekt zu klassifizieren.
Die Studie zeigt, dass sowohl regelbasierte als auch große Sprachmodell-Ansätze Vor- und Nachteile haben. Das regelbasierte System folgte genau den Annotationsrichtlinien, während das große Sprachmodell flexibler, aber weniger präzise war. Beide Ansätze werden als quelloffene Systeme bereitgestellt, um deren Einsatz in anderen Gesundheitssystemen zu ermöglichen.

Stats

"Pt continues to express feelings of loneliness."
"Er verneint, unter Einsamkeit zu leiden."
"Pt ist derzeit obdachlos."

Quotes

"Soziale Unterstützung und soziale Isolation sind soziale Determinanten der Gesundheit, die mit psychiatrischen Ergebnissen in Verbindung stehen."
"Internationale Klassifikationssysteme für Krankheiten (ICD) haben die Codes für soziale Isolation erweitert, aber Studien zeigen eine schlechte Akzeptanz durch Kliniker und Gesundheitssysteme."

Key Insights Distilled From

Extracting Social Support and Social Isolation Information from Clinical Psychiatry Notes

by Braja Gopal ... at arxiv.org 03-27-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.17199.pdf

Deeper Inquiries

Wie können die Erkenntnisse aus dieser Studie genutzt werden, um die Identifizierung und Behandlung von Patienten mit sozialer Isolation in der klinischen Praxis zu verbessern?

Die Erkenntnisse aus dieser Studie bieten wichtige Einblicke in die Identifizierung und Klassifizierung von sozialer Isolation in klinischen Notizen von psychiatrischen Patienten. Durch die Entwicklung von rule- und LLM-basierten NLP-Systemen können Gesundheitsdienstleister effizienter und genauer soziale Unterstützung und soziale Isolation bei Patienten erkennen. Diese Systeme können in der klinischen Praxis eingesetzt werden, um frühzeitig Anzeichen von sozialer Isolation zu identifizieren und geeignete Interventionen zu planen. Durch die Integration dieser NLP-Systeme in die elektronischen Gesundheitsakten können Ärzte und Pflegekräfte schnell auf potenzielle soziale Isolationsrisiken bei ihren Patienten aufmerksam gemacht werden. Dies ermöglicht eine personalisierte Behandlungsplanung, die soziale Unterstützung und Interventionen zur Verringerung der sozialen Isolation umfasst. Darüber hinaus können die Erkenntnisse aus dieser Studie dazu beitragen, Schulungsprogramme für medizinisches Personal zu entwickeln, um das Bewusstsein für die Bedeutung der sozialen Determinanten der Gesundheit zu schärfen und die Identifizierung von sozialer Isolation in der klinischen Praxis zu verbessern.

Welche Faktoren könnten dazu beitragen, dass das regelbasierte System eine höhere Genauigkeit als das große Sprachmodell aufweist, und wie könnte das Sprachmodell weiter verbessert werden?

Das regelbasierte System könnte eine höhere Genauigkeit aufweisen als das große Sprachmodell aufgrund seiner spezifischen Regeln und Lexikonen, die eng an die manuellen Annotationen und das Regelbuch angepasst sind. Das regelbasierte System folgt strengen Regeln und Kontexten, die von Experten entwickelt wurden, was zu präzisen Klassifizierungen führt. Auf der anderen Seite kann das große Sprachmodell aufgrund seiner Flexibilität und des umfassenden Trainingsdatensatzes dazu neigen, mehr falsch positive Ergebnisse zu liefern, da es weniger spezifisch auf die feingranulierten Kategorien ausgerichtet ist.
Um das Sprachmodell weiter zu verbessern, könnten folgende Maßnahmen ergriffen werden:

Feinabstimmung des Modells mit mehr spezifischen Beispielen für die feingranulierten Kategorien, um die Genauigkeit zu erhöhen.
Integration von domänenspezifischem Wissen in das Modell, um die Kontextualisierung von Begriffen und Konzepten zu verbessern.
Implementierung von spezifischen Anweisungen und Schritt-für-Schritt-Anleitungen, um das Modell bei der Klassifizierung von sozialer Isolation und sozialer Unterstützung genauer zu machen.

Welche anderen sozialen Determinanten der Gesundheit könnten ähnliche Herausforderungen bei der Extraktion aus klinischen Notizen aufweisen und wie könnte man diese angehen?

Andere soziale Determinanten der Gesundheit, die ähnliche Herausforderungen bei der Extraktion aus klinischen Notizen aufweisen könnten, sind beispielsweise Wohnsituation, Bildungsniveau, finanzielle Sicherheit, Zugang zu Gesundheitsversorgung und ethnische Zugehörigkeit. Diese Faktoren können in klinischen Notizen oft implizit oder unstrukturiert erwähnt werden, was ihre Extraktion erschwert.
Um diese Herausforderungen anzugehen, könnten ähnliche NLP-Systeme wie in der vorliegenden Studie eingesetzt werden. Durch die Entwicklung von regelbasierten Systemen mit spezifischen Lexikonen und Anweisungen sowie die Verfeinerung von LLMs durch Feinabstimmung mit domänenspezifischen Beispielen könnten auch andere soziale Determinanten der Gesundheit präzise aus klinischen Notizen extrahiert werden. Es ist wichtig, die Systeme kontinuierlich zu validieren und zu verbessern, um eine genaue Identifizierung dieser wichtigen Faktoren zu gewährleisten und ihre Integration in die klinische Praxis zu erleichtern.