Photo by YesMore Content on Unsplash

Искусственный интеллект выявляет алкоголизм

Согласно исследованию, опубликованному в журнале Alcohol: Clinical and Experimental Research, программа на основе искусственного интеллекта эффективно и точно выявила рискованное употребление алкоголя у пациентов, проанализировав их медицинские записи. Алгоритм обработки естественного языка на основе искусственного интеллекта точно выявил в три раза больше пациентов с рискованным употреблением алкоголя по сравнению c только диагностическими кодами.

Исследование показало, что стратегии, основанные на искусственном интеллекте, могут быть эффективным инструментом для выявления людей, подверженных риску проблем с алкоголем, и предотвращения связанных с ними хирургических осложнений.

Исследователи полагают, что это первое исследование, в котором используется обработка естественного языка (подобласть искусственного интеллекта), для выявления рискованных моделей употребления алкоголя перед операцией путем анализа клинического текста в медицинских картах пациентов. Исследователи разработали, протестировали и запустили алгоритм обработки естественного языка для сканирования клинических записей в картах 54 000 пациентов, чтобы найти и классифицировать тексты, указывающие на расстройства, связанные с употреблением алкоголя, и рискованное употребление алкоголя.

Алгоритм искусственного интеллекта классифицировал 15 процентов людей как склонных к рискованному употреблению алкоголя. Для сравнения, только пять процентов пациентов были отнесены к группе риска с использованием диагностических кодов.

Диагностические коды легко найти в электронной медицинской карте, но этот метод имеет тенденцию недооценивать состояния, связанные с алкоголем. Однако информация об употреблении алкоголя и проблемах, связанных с алкоголем, часто документируется в клинических текстах, которые труднее найти традиционными методами. Таким образом, обработка естественного языка – инструмент, который придает смысл тексту и человеческому языку, – необходим для выявления полного спектра и наличия проблем, связанных с алкоголем, в медицинских записях.

Чтобы проверить точность алгоритма, исследователи сначала разработали и протестировали его на наборе медицинских карт, которые были тщательно просмотрены и классифицированы экспертами-людьми. Алгоритм обработки естественного языка выполнял поиск ключевых слов, указывающих на употребление алкоголя, в текстовых клинических записях каждого пациента за предыдущие три года, включая записи о поступлении в больницу, прогрессе лечения и выписке, лабораторные анализы и другие данные, обеспечивая более полное представление об истории болезни пациента.

Исследователи отмечают ограничения исследования, в том числе небольшую тестовую выборку и набор данных преимущественно белых и неиспаноязычных пациентов. Алгоритм не исправлял погрешности в записях, основанные на демографических факторах, таких как раса или возраст.

Люди, употребляющие алкоголь в рискованных количествах, чаще подвержены инфекциям и осложнениям после операции. В дополнение к другим методам обследования инструменты обработки естественного языка, подобные разработанному для этого исследования, могут помочь клиницистам выявлять и устранять проблемы, связанные с употреблением алкоголя, на ранней стадии, облегчая лечение и принимая более обоснованные клинические решения.

Поделиться ссылкой

About Андрей Гаврилов

Психолог, автор и создатель этого сайта

Check Also

Два лекарства снижают тягу к алкоголю

Французские исследователи сообщают, что комбинация лекарства от аллергии и лекарства от высокого кровяного давления, по-видимому, …

Влияние алкоголя на структуру ночного сна

Алкоголь является наиболее часто употребляемым психоактивным веществом во всем мире, и его влияние на работу …