Preview

Кардиоваскулярная терапия и профилактика

Расширенный поиск

Первое исследование медицинской информационной системы RuPatient по автоматическому распознаванию медицинской документации на основе “машинного обучения”

https://doi.org/10.15829/1728-8800-2021-3080

Полный текст:

Аннотация

Медицинская информационная система (МИС) RuPatient представляет собой компьютерную программу, состоящую из веб-интерфейса пользователя “врач-пациент”, который включает алгоритмы распознавания текста медицинской документации и занесения распознанного текста в соответствующие поля системы.

Цель. Оценить эффективность МИС RuPatient в реальной клинической практике.

Материал и методы. В исследовании участвовало 10 врачей-кар-диологов и анестезиологов-реаниматологов отделения кардиологии и кардиореанимации ГКБ 67 им. Л. А. Ворохобова ДЗМ. Были проанализированы изображения (скан-копии, фотографии) выписных эпикризов от пациентов, поступивших в соответствующие отделения в 2021г. Выполнялось распознавание следующих полей медицинской документации: Фамилия Имя Отчество, Жалобы, Анамнез жизни, Анамнез заболевания, Осмотр, Назначения и Рекомендации. Анализировались правильность и точность распознавания занесенной информации. Проводилось сравнение качества распознавания нейросетевых алгоритмов МИС RuPatient на основе “машинного обучения” и популярной программы для распознавания текстов для персонального компьютера (FineReader для Mac) в нахождении (не)критических ошибок в словах для последующего программного анализа текста.

Результаты. В исследование было включено: 77 страниц выписных эпикризов пациентов из различных стационаров России от 50 пациентов (52% мужчин). Средний возраст пациентов составил 57,7±7,9 лет. Количество выписок с правильно распознанными полями по различным категориям с помощью алгоритмов программы распределились следующим образом: Фамилия Имя Отчество 14 (28%), Диагноз 13 (26%), Жалобы 40 (80%), Анамнез 14 (28%), Общее состояние (осмотр) 24 (48%), Назначения и Рекомендации 46 (92%). Данные, не входившие в рубрику категории, также были распознаны и заносились в поле как комментарии. Количество распознанных слов 549±174,9 и 522,4±215,6 (p=0,5), критические ошибки в словах 2,1±1,6 и 4,4±2,8 (p<0,001), некритические ошибки в словах 10,3±4,3 и 5,6±3,3 (p<0,001) для МИС RuPatient и программы для распознавания текстов для персонального компьютера, соответственно.

Заключение. Разработанная МИС RuPatient, включающая модуль распознавания медицинской документации и внесения данных в соответствующие поля МИС, в значительной степени повышает эффективность документооборота за счет качества распознавания алгоритмов на основе нейросетевых технологий и автоматизации процесса заполнения.

Об авторах

А. А. Комков
http://endovascularsurgery.ru
ФГБУ Национальный медицинский исследовательский центр терапии и профилактической медицины Минздрава России; ГБУЗ ГКБ № 67 им. Л.А. Ворохобова ДЗМ
Россия

Артем Андреевич Комков — кандидат медицинских наук, старший научный сотрудник лаборатории рентгенэндоваскулярных методов диагностики и лечения, врач по РЭВДиЛ, врач-кардиолог.

Москва



В. П. Мазаев
ФГБУ Национальный медицинский исследовательский центр терапии и профилактической медицины Минздрава России
Россия

Владимир Павлович Мазаев — доктор медицинских наук, профессор, руководитель лаборатории рентгенэндоваскулярных методов диагностики и лечения.

Москва



С. В. Рязанова
ФГБУ Национальный медицинский исследовательский центр терапии и профилактической медицины Минздрава России
Россия

Кандидат медицинских наук, старший научный сотрудник лаборатории рентгенэндоваскулярных методов диагностики и лечения, врач-кардиолог.

Москва



Д. Н. Самочатов
ГБУЗ ГКБ № 67 им. Л.А. Ворохобова ДЗМ
Россия

Кандидат медицинских наук, заведующий отделением рентгенохирургических методов диагностики и лечения, врач по РЭВДиЛ.

Москва



Е. В. Кошкина
ГБУЗ ГКБ № 67 им. Л.А. Ворохобова ДЗМ
Россия

Кандидат медицинских наук, заведующий 3 отделением анестезиологии-реанимации, врач-кардиолог.

Москва



Е. В. Бушуева
ГБУЗ ГКБ № 67 им. Л.А. Ворохобова ДЗМ
Россия

Заведующий отделением кардиологии № 3, врач-кардиолог.

Москва



О. М. Драпкина
ФГБУ Национальный медицинский исследовательский центр терапии и профилактической медицины Минздрава России
Россия

Доктор медицинских наук, профессор, член-корр. РАН, директор.

Москва



Список литературы

1. Halamka J. The Digital Reconstruction of Health Care. NEJM Catal. 2020;1(6):1-12. doi:10.1056/cat.20.0082.

2. Liu Y, Chen PHC, Krause J, et al. How to Read Articles That Use Machine Learning: Users’ Guides to the Medical Literature. JAMA. 2019;322(18):1806-16. doi:10.1001/jama.2019.16489.

3. Burnham JP, Lu C, Yaeger LH, et al. Using wearable technology to predict health outcomes: A literature review. J Am Med Inform Assoc. 2018;25(9):1221-7 doi:10.1093/jamia/ocy082.

4. Комков А.А., Мазаев В. П., Рязанова С. В. и др. Основные направления развития искусственного интеллекта в медицине. Научное обозрение. Медицинские науки. 2020;5:33-40. doi:10.17513/srms.1141.

5. Hosny A, Parmar C, Quackenbush J, et al. Artificial intelligence in radiology. Nat Rev Cancer. 2018;18(8):500-10. doi:10.1038/s41568-018-0016-5.

6. AI-Based Document Digitization in Healthcare — What’s Possible [Electronic resource]. Emerj. 2019. URL: https://emerj.com/ai-sector-overviews/document-digitization-healthcare. (01 Dec 2021).

7. Дудченко П. В. Распознавание требуемых данных в тексте медицинских выписок. Прорывные научные исследования проблемы, закономерности, перспективы. Сборник статей XI международной научно-практической конференции. Пенза, 27 октября 2018 года. 2018:49-51. ISBN: 978-5-907135-19-2.

8. Москалев И. В., Кротова О. С., Хворова Л. А. Автоматизация процесса извлечения структурированных данных из неструктурированных медицинских выписок c применением технологий интеллектуального анализа текстов. Высокопроизводительные вычислительные системы и технологии. 2020;4(1):163-7.

9. Rudin RS, Friedberg MW, Shekelle P, et al. Getting Value From Electronic Health Records: Research Needed to Improve Practice. Ann Intern Med. 2020; 172(11):S130-6. doi:10.7326/M19-0878.

10. Evans RS. Electronic Health Records: Then, Now, and in the Future. Yearb Med Inform. 2016):S48-61. doi: 10.15265/IYS-2016-s006.


Для цитирования:


Комков А.А., Мазаев В.П., Рязанова С.В., Самочатов Д.Н., Кошкина Е.В., Бушуева Е.В., Драпкина О.М. Первое исследование медицинской информационной системы RuPatient по автоматическому распознаванию медицинской документации на основе “машинного обучения”. Кардиоваскулярная терапия и профилактика. 2021;20(8):3080. https://doi.org/10.15829/1728-8800-2021-3080

For citation:


Komkov A.A., Mazaev V.P., Ryazanova S.V., Samochatov D.N., Koshkina E.V., Bushueva E.V., Drapkina O.M. First study of the RuPatient health information system with optical character recognition of medical records based on machine learning. Cardiovascular Therapy and Prevention. 2021;20(8):3080. (In Russ.) https://doi.org/10.15829/1728-8800-2021-3080

Просмотров: 28


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 1728-8800 (Print)
ISSN 2619-0125 (Online)