Nuevo formato para descripción de reportes radiológicos de cancer de mama creado por lenguaje máquina
Los hospitales a manudo tienen un conjunto de protocolos bien definidos para mantener la calidad de los reportes de los pacientes. Para asegurar que los médicos se apeguen al protocolo se crean seguros de cualidad.
Los reportes de los pacientes se escriben hoy en día con un formato de texto libre, lo que complica la tarea de el seguro de calidad. En el artículo elaborado por S, Pathak, se presenta un algoritmo de aprendizaje maquina basado en el procesamiento de lenguaje natural para procesar automáticamente la calidad de los reportes de radiología; específicamente en los reportes de cáncer de mama.
Esto se logró mediante tres pasos:
- Se identificó la estructura del reporte, sobre todo los encabezados
- Clasificación del contenido de los reportes en los encabezados identificados
- Se convirtió el formato de texto libre en un formato de reporte semiestructurado.
La estructura y el contenido del reporte fueron predichos por una puntuación F1de 0.97 y 0.94, respectivamente, usando clasificadores maquina de soporte de vector. Para la estructuración automática se propuso un campo condicional jerárquico; el cual consiguió una puntuación de 0.78.
La estructura determinada del reporte es representada en un formato xml semiestructurado basado en el reporte de formato libre. Este nuevo formato facilita la extracción de información específica para otros propósitos tales como la investigación, evaluación y búsqueda.
Pathak, S., van Rossen, J., Vijlbrief, O., Geerdink, J., Seifert, C., & van Keulen, M. (2020). Post-Structuring Radiology Reports of Breast Cancer Patients for Clinical Quality Assurance. IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics, Computational Biology and Bioinformatics, IEEE/ACM Transactions on, IEEE/ACM Trans. Comput. Biol. and Bioinf, 17(6), 1883–1894. https://doi-org.udlap.idm.oclc.org/10.1109/TCBB.2019.2914678
