一項同類研究首次證明，人工智能技術可用於識別濫用酒精的創傷患者。
來自Loyola Medicine和芝加哥Loyola University的研究人員使用該技術（自然語言處理）從電子健康記錄中的臨床醫生筆記中識別濫用酒精的人。
在78％的病例中，該技術能夠區分濫用酒精的患者和沒有濫用酒精的患者。通訊作者，醫學博士，MSCR博士Majid Afshar及其同事在《美國醫學信息學協會雜誌》上發表了他們的發現。
Afshar博士是Loyola Medicine重症監護醫師，是Loyola大學芝加哥Stritch醫學院的肺和重症監護醫學係以及公共衛生科學系的助理教授。
這項研究是跨校園的合作，其中包括來自 博弈娛樂城洛約拉燒傷和創傷研究所，健康結果和信息學研究中心，公共衛生科學系，計算機科學系，醫學系和外科系。
三分之一的創傷打麻將賺現金患者濫用酒精，許多創傷病例與酒精有關。先前的研究表明，創傷性傷害提供了一個可以教導的機會。篩查，短暫干預和轉診（SBIRT）可以減少以後的酒精消耗，將傷害復發率降低近50％，並減少DUI逮捕的發生率。
簡短的干預耀發娛樂城n通常包括提供有關飲酒與傷害之間聯繫的信息，鼓勵患者考慮飲酒可能如何導致他們的傷害i88娛樂城uries並給予專業意見娛樂城廣告需要通過減少或戒酒來降低風險。
當前的篩選方法採用10項酒精使用障礙識別測試（AUDIT）。但是這種篩選測試也有缺點。患者在回答有關飲酒的問題時可能不誠實，或者根本無法溝通。可能沒有工作人員來管理測試，尤其是在晚上和周末。此外，篩查是“一種資源密集型過程，會給衛生系統帶來巨大的成本，” Afshar博士及其同事寫道。
使用人工智能來篩查濫用酒精的人可能會克服這些問題。為了驗證這一想法，研究人員使用自然語言處理和機器學習篩選了電子健康記錄。人工智能技術採用可幫助計算機理解人類語言的計算方法。
該研究包括記錄記錄了1,422名成年患者在Loyola的1級創傷中心接受治療的時間超過3½年。數據包括電子健康記錄中的91,045財神娛樂城名臨床醫生註釋。註釋包含16,091個醫療概念。通過自然語言處理，研究人員確定了16種可預測酒精濫用的醫學概念。
這些概念包括中毒，忽視，飲酒問題，肝臟成像，性活躍，大麻和B1維生素硫胺素。 （通常對酒精依賴的醫院患者進行硫胺素缺乏症治療。）
Afshar博士說，人工智能技術可能會被擁有使用該技術的專業知識的創傷中心所負擔得起。他指出，研究人員使用的開源程序設計和語言學軟件將對任何用戶免費。
Afshar博士及其同事總結說，自然語言處理“具有足夠的預測效度，可以識別創傷環境中的酒精濫用”。該技術“提供了一種自動方法，可以潛在地克服創傷中心SBIRT計劃的人員配備和患者障礙。”
本文已從洛約拉大學醫學中心提供的材料中重新發表。注意：材料的長度和內容可能已被編輯。有關更多信息，請聯繫引用的來源。
參考：Afshar，M.，Phillips，A.，Karnik，N.，Mueller，J.，To，D.，Gonzalez，R.，…Dligach，D.（2019）。自然語言處理和機器學習，可從電子健康檢查九牛娛樂城中識別濫用酒精娛樂城ptt創傷患者的臍帶：發育和內部驗證。美國醫學信息學雜誌，26（3），254–261。 https://doi.org/10.1093/jamia/ocy166
