UPMC转向NLP来理解非结构化数据

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面对80%的医疗数据是非结构化的现实,匹兹堡大学医学中心正在投资于自然语言处理,以利用这一未开发的资源。

UPMC Enterprises是位于匹兹堡的医疗系统的风险投资机构,致力于通过利用大数据来解决医疗保健问题并推动创新。

该组织认为NLP技术具有使医疗保健中大量非结构化数据可访问且可操作的潜力。

UPMC Enterprises的NLP活动的中心是分析副总裁Rebecca Jacobson,在加入UPMC之前,他在匹兹堡大学担任了16年的生物医学信息学教授。

“自然语言处理有不同的领域,但我们主要从事的领域是信息提取。” 雅各布森说。 “与我们密切合作的投资组合公司中至少有三家正在使用自然语言处理,包括medCPU,这是一家使用NLP进行实时临床决策支持的公司。”

2016年,UPMC取得了纽约medCPU的多数股权,该公司的Context Engine被供应商吹捧为提供“ 95%以上从自由文本中提取的内容准确度,从而将30%的内容恢复为90%的信息无法通过其他系统检索。”

此外,据该公司称,其medCPU Reader可“连续不断地从电子健康记录和辅助系统中获取所有信息,包括自由文本注释,口述和结构化文档,而无需客户端的高级界面或集成。”

雅各布森补充说:“他们拥有创新的模型,可以在临床医生终端上键入和订购商品时看到正在发生的事情,而无需直接集成到EHR中。”他指出,medCPU的临床决策支持工具将输入的数据由临床医生实时分析,分析并提供即时护理警报,并分享最佳实践建议。

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UPMC Enterprises旗下的另一家投资公司-总部位于加利福尼亚州圣马特奥的Health Fidelity专注于临床NLP技术。

雅各布森说:“这是一家为医疗保健付款人进行风险调整的公司。” “特别是,他们使用NLP来使(分层条件类别)编码更加准确。”

根据Health Fidelity的说法,它是市场上唯一“利用NLP从医疗图表中提取有价值的见解,改变风险识别,量化和管理方式的解决方案”。

在UPMC成为Health Fidelity的投资者之前,UPMC的健康计划测试了NLP方法,以优化付款方的风险调整,并在此过程中提高了编码人员的生产率,并增加了约2亿美元的收入。

去年,UPMC选择了Health Fidelity的HF360 Provider,该公司认为这是行业内第一个基于NLP的,EHR集成的医师工作流程解决方案,用于消除风险和质量差距。 UPMC正在使用HF360标准化所有人群的风险捕获流程,并通过针对性的患者干预来提高流程的效率。

当涉及尚未商业化的技术时,Jacobson指出了UPMC企业与UPMC的Wolff中心之间正在进行的项目,该项目旨在创建一个基于NLP的新系统,用于快速提取临床质量指标。

“付款人和提供者方面有许多不同的质量程序,这些程序难以计算,成本高昂且不够精确,” 争论雅各布森。 “您必须使用人工抽象器手动进行操作。但是,在过去的一年半中,我们一直在开发技术,使其能够以部分自动化的方式进行这种抽象,从而使其速度更快。现在,我们希望将流程的某些部分自动化,以便我们可以更早地看到数据中的内容。”

Jacobson认为可能从NLP中受益的另一个领域是在EHR中确定健康的社会决定因素。

她说:“有人争辩说,60%至70%的健康结果是由诸如社会支持网络,获得稳定的住房,食物和交通的机会以及您遭受暴力或滥用毒品的程度等因素驱动的。” 。 “但是,EHR几乎从未在明确结构化的字段中捕获到此信息。从临床笔记中识别并提取这些信息可以帮助改进预测分析,并最终帮助我们更有效地进行干预。”

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