病程记录理解——评估与计划推理：2022 年 N2C2 Track 3 共享任务概述
人工智能
2023-03-15 v1 计算与语言
摘要
每日病程记录是电子健康记录（EHR）中的常见类型，医疗提供者在其中记录患者的每日进展与治疗计划。EHR 旨在记录向患者提供的所有照护，但也导致笔记臃肿，夹杂分散对诊断与治疗计划注意力的无关信息。自然语言处理（NLP）在 EHR 中的应用是一个不断增长的领域，多数方法用于信息抽取。极少任务将 NLP 方法用于下游诊断决策支持。我们引入了 2022 年全国 NLP 临床挑战赛（N2C2）Track 3：病程记录理解——评估与计划推理，作为迈向新任务套件的一步。评估与计划推理任务聚焦于病程记录中最关键的部分，即包含健康问题与诊断的评估与计划子节。该任务的目标是开发并评估可自动预测评估节中所包含患者总体状态与各计划节组件（含诊断与治疗计划）之间因果关系的 NLP 系统。任务目标是在像每日病程记录这样的长文档中识别并优先排序诊断，作为诊断决策支持的第一步以找到最相关信息。我们展示了 2022 年 n2c2 Track 3 的结果，并描述了数据、评估、参与情况及系统性能。
引用
@article{arxiv.2303.08038,
title = {Progress Note Understanding -- Assessment and Plan Reasoning: Overview of the 2022 N2C2 Track 3 Shared Task},
author = {Yanjun Gao and Dmitriy Dligach and Timothy Miller and Matthew M Churpek and Ozlem Uzuner and Majid Afshar},
journal= {arXiv preprint arXiv:2303.08038},
year = {2023}
}
备注
To appear in Journal of Biomedical Informatics