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人工智能在生物样本库中的临床应用研究

人工智能在生物样本库中的临床应用研究

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作者：韩江上海交通大学

学位级别：硕士

一、研究目的本研究主要对生物样本库相关患者的临床信息使用人工智能的方法进行处理和挖掘;利用处理后的数据对临床样本进行智能辅助筛选,并且将结构化的数据用于后期的研究,同时通过问卷调查了解儿童和成人三级医院医务人员对于临床... 详细信息

一、研究目的本研究主要对生物样本库相关患者的临床信息使用人工智能的方法进行处理和挖掘;利用处理后的数据对临床样本进行智能辅助筛选,并且将结构化的数据用于后期的研究,同时通过问卷调查了解儿童和成人三级医院医务人员对于临床研究工作的认知度、行动力以及影响因素,为医疗机构开展临床研究提供决策依据和合理建议。二、研究方法(一)利用人工智能自然语言处理技术提高数据提取效率的随机对照试验为了评估使用人工智能自然语言处理(NLP-MIES)技术组在电子病历表单(eCRF)数据录入过程中是否比人工组有更高的效率和准确性,在上海儿童医学中心(简称儿中心)开展了一项随机对照的现场试验,我们选择了两种内外科常见疾病做为代表性疾病(小儿先天性心脏病和小儿肺炎),构建这两种疾病的简易eCRF来评估经NLP处理后的结果。在试验之前,所有的志愿者都被授权使用电子病历系统,并组织集中培训电子病历表单的数据输入。为了减少环境因素的潜在影响,选择了一个相对安静的地方进行试验。我们预测每个参与者的平均准确度和完成eCRFs所需的时间可能不是正态分布,因此使用中位数和四分位数来描述。为了评估组间的差异,我们对试验结果的数据进行了对数转换,并使用SAS 9.2软件进行组间t检验,计算P值、对数平均差、几何平均变化率及相应的95%置信区间。双侧的P值<0.05认为差异具有统计学意义。(二)人工智能辅助生物样本库数据筛选应用于临床研究在整合医院医院信息系统(Hospital Information System)简称HIS系统、样本库信息系统(Biobank Information System)简称BIS系统、放射影像系统(Picture Archiving and Communication System)简称PACS系统等信息系统中患者相关临床信息和生物样本库管理系统信息的基础上,建立一个标准化的综合平台对集成信息进行过滤,从临床信息系统中的自由文本信息中提取结构化数据,设计一个便于研究人员查询的检索查询终端程序,然后执行查询任务检索临床生物样本,平均时间为2.0秒。为了验证平台的检索和数据集成能力,我们对HIS、BIS和生物样本库筛选系统进行了4次查询,每个查询结果包括3种类型:A类检索到的是临床相关诊断信息,主要是疾病名称。B类检索样本库中与特定疾病相关的样本类型。C类检索临床疾病、样本类型和经NLP处理的临床数据信息。检索完成后,通过对HIS、BIS系统再次执行相同的查询任务来验证信息整合是否完整准确。(三)儿童和成人医院医务人员对开展临床研究的对比调查为了更好开展和了解临床研究在医务人员中的认知情况,我们对上海市2家三级医院医务人员进行了科研工作调查分析,在综合分析相关文献的基础上编制有效调查问卷,按照各科室人数比例进行问卷发放。及时核对调查结果,由调查员及时更正错误和遗漏。调查问卷经汇总、核查后使用Epidata 3.1软件进行数据录入,建立数据库。运用SPSS 24.0软件进行统计分析,百分比使用卡方检验,采用logistic回归进行单因素和多因素分析,以医院分组为因变量,校正两个医院之间的人口学差异,P<0.05有统计学意义。三、研究结果(一)利用人工智能自然语言处理技术提高数据提取效率的随机对照试验结果1.关于先心病组和肺炎组eCRFs花费的总体平均时间通过对录入数据类型的比较发现对于所有类型的组别来说,NLP-MIES支持组的平均花费时间都明显减少。先心组eCRFs录入时间(NLP-MIES支持组每份eCRFs的平均录入时间为69.73秒,人工组每份eCRFs的平均录入时间为103.79秒,P<0.001);肺炎组eCRFs录入时间(NLP-MIES支持组每份eCRFs的平均录入时间为49.42秒,人工组每份eCRFs的平均录入时间为73.28秒,P<0.001)。对于先心病组eCRFs,平均花费时间的log均值差为-0.40(95%CI 0.55～0.25),对应的几何平均值减少了33%(95%CI 22%～42%)。肺炎eCRFs的对数均值差为-0.37(95%CI 0.53～0.21),几何平均值降低了31%(95%CI 19%～41%)。2.先心组和肺炎组eCRFs的总体录入平均准确性显著高于人工组先心组eCRFs录入平均准确性(NLP-MIES支持组每份eCRFs的平均准确率97.17%,人工组每份eCRFs的平均准确率92.77%,P=0.03);肺炎组eCRFs录入准确率(NLP-MIES支持组每份eCRFs的平均准确率为92,19%,人工组每份eCRFs录入的平均准确率为84.15%,P=0.008);先心病组eCRFs的对数均值差为0.14(95%CI 0.03～0.25),几何均数增加了15%(95%CI 4%～120%),同样,肺炎组eCRFs的对数均值差为0.17(95%CI 0.06～0.28),几何均数增加了18%

关键词： NLP 电子病历电子病历表单人工智能生物样本库临床研究认知调查

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