- 手術データの正確な抽出が重要
- 従来の手動チャートレビューは労力と時間がかかる
- 自然言語処理（NLP）アルゴリズムと大規模言語モデル（LLM）を統合したアルゴリズムを開発・検証
- 脊椎手術データの自動抽出に成功
- アルゴリズムは時間効率とコスト効率で優れた性能
研究において、NLPアルゴリズムとLLM統合（GPT4-Turbo）を使用して、EHRから脊椎手術データを自動抽出する新しいアルゴリズムを開発・検証しました。主な成果は手術タイプ、手術レベル、除去されたディスク数、および手術中に発生した偶発的な硬膜損傷の正確な同定でした。NLP + LLMアルゴリズムは、ディスケクトミーおよびASDデータベースで高い感度を達成し、従来の手動チャートレビューを大幅に上回る性能を示しました。時間およびコスト効率においても大きな改善が見られ、医療データ抽出の精度向上と効率的な運用が可能であることを示唆しています。
元記事: https://www.nature.com/articles/s41598-024-77535-y