一种用于临床试验心力衰竭患者预筛选的信息抽取方法
计算与语言
2016-09-07 v1 计算机与社会
摘要
为了减少在临床试验中筛选、识别和招募患者所花费的大量时间，我们需要能够将通常由临床研究协调员承担的数据提取和决策任务自动化的预筛选系统。然而，一个主要障碍是电子健康记录中存在大量以非结构化自由文本形式存在的患者数据。在此，我们提出一种基于信息抽取的方法，该方法首先自动将非结构化文本转换为结构化形式。然后，使用基于规则的系统将结构化数据与一系列资格标准进行比较，以确定哪些患者符合心力衰竭临床试验的入组条件。我们表明，该方法能够取得高精度的结果，召回率和精确率分别为 0.95 和 0.86。我们的系统使我们能够将预筛选患者所需的时间从几周显著缩短至几分钟。我们的开源信息抽取模块可供研究人员使用，并可在其他心血管试验中进行测试和验证。如本文所展示的这种方法可能会降低成本并加速临床试验，并且能够提高试验在不同机构和人群中的可重复性。
引用
@article{arxiv.1609.01594,
title = {An Information Extraction Approach to Prescreen Heart Failure Patients for Clinical Trials},
author = {Abhishek Kalyan Adupa and Ravi Prakash Garg and Jessica Corona-Cox and Sanjiv. J. Shah and Siddhartha R. Jonnalagadda},
journal= {arXiv preprint arXiv:1609.01594},
year = {2016}
}