临床决策抽取中的语言盲点

从临床笔记中抽取医疗决策是临床决策支持和患者导向护理摘要的关键步骤。我们研究临床决策在不同决策类别中的语言特征是否具有差异，以及这些差异是否解释抽取故障。使用标注了决策类别的 MedDec 出院摘要（Decision Identification and Classification Taxonomy for Use in Medicine, DICTUM），我们为每个决策片段计算了七个语言指数，并分析了标准转换模型在片段层面的抽取召回率。我们发现不同类别具有明确的特征签名：药物相关和问题定义决策较为稠密且口语化，而建议和 precautions 决策包含更多叙事文本，停用词和代词比例更高，转折和否定线索更频繁。在验证集上，精确匹配召回率为 48%，不同语言特征层次之间的差距显著：从最低停用词比例组到最高停用词比例组，召回率下降至 24%；包含转折或否定线索的片段被恢复的概率更低。在宽松的基于重叠匹配准则下，召回率提升至 71%，表明许多错误是片段边界不一致，而非完全漏检。总体而言，叙事式片段——常见于建议和 precautions 决策——在精确匹配下始终是盲点，这表明下游系统应纳入容错评估和抽取策略，以应对临床决策。