Las notas médicas ‘tendencias’ podrían ayudar a los hospitales a predecir aumentos repentinos de COVID-19
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Un nuevo estudio, publicado hoy en Nature Digital Medicine, encontró que el ‘procesamiento del lenguaje natural’ (NLP) de la información registrados de forma rutinaria por los médicos como parte de los registros de salud electrónicos de los pacientes, revelan tendencias vitales que podrían ayudar a los equipos clínicos a pronosticar y planificar aumentos repentinos de pacientes.
Los investigadores del King’s College London, King’s College Hospital NHS Foundation Trust (KCH) y Guy’s and St Thomas’ Hospital NHS Foundation Trust (GSTT), usaron algoritmos NLP para traducir las notas electrónicas hechas por los médicos en un formato estandarizado y estructurado. conjunto de términos médicos que pueden ser analizados por una computadora.
Seguimiento de tendencias en pacientes
De la misma manera que las publicaciones en las redes sociales pueden ser rastreadas y agregadas por ‘hashtags’, los investigadores detectaron palabras o frases que fueron ‘tendencia’ en los registros de salud electrónicos en KCH y GSTT, durante etapas clave de la pandemia de COVID-19 el año pasado. Por ejemplo, rastrearon la cantidad de registros de pacientes que contenían palabras clave para COVID-19 sintomático, como «tos seca», «fiebre» o «neumonía». A lo largo de la pandemia, los médicos de los hospitales han ingresado los síntomas de los pacientes y los resultados de las pruebas en registros de salud electrónicos, que se utilizan para rastrear la propagación de COVID-19 a nivel nacional.
Sin embargo, estos registros a menudo contienen información incompleta y no estructurada. datos, a los que es difícil acceder y analizar.
Al analizar el texto como una ‘bolsa de palabras’, los investigadores pudieron producir mapas en tiempo real de ‘señales’ de tendencias (es decir, síntomas que eran registrados con mayor frecuencia por los médicos), y estas señales reflejaban fielmente los patrones de las pruebas de laboratorio positivas informadas por cada hospital. Se observaron picos claros en marzo de 2020, por ejemplo, durante la primera oleada de casos de COVID-19 y en oleadas posteriores.
Advirtiendo con antelación a los hospitales
El estudio indica que estos Las señales brindan un informe de situación en tiempo real que refleja los niveles de actividad actuales en un hospital y una advertencia de hasta cuatro días antes para que los hospitales los ayuden a prepararse para los aumentos repentinos en las admisiones por COVID-19.
Los autores del estudio también informaron una fuerte asociación entre las señales de tendencia y el seguimiento regional de las admisiones de COVID-19 en los hospitales de Londres. Además, descubrieron que a medida que surgían nuevos síntomas de COVID-19 a nivel nacional, los médicos de KCH y GSTT también registraban estos síntomas con mayor frecuencia.
Dra. James Teo, director clínico de IA en King’s College Hospital y Guy’s and St Thomas’ Hospital, dijo: «Al enseñar a las computadoras cómo leer y comprender las notas de los médicos, esperamos revelar patrones y tendencias importantes que podrían ayudar en la lucha contra COVID -19 y otras enfermedades.
El seguimiento de tendencias de palabras en registros de salud electrónicos ofrece un método adicional para estudiar enfermedades y actividades de atención médica, de una manera que es muy fácil y rentable de ejecutar. Para ser efectivo en dos fundaciones de hospitales individuales, el enfoque podría ampliarse a nivel regional o incluso nacional con las garantías de privacidad adecuadas».
CogStack
La plataforma CogStack utilizada en este El estudio permite a los investigadores interrogar conjuntos de datos complejos con extrema rapidez, lo que proporciona información en tiempo real de lo que sucede en un hospital en particular, lo que permite a los equipos clínicos prepararse para los pacientes que ingresan.
Profesor Richard Dobson, director del Departamento de Bioestadística y Hea lth Informatics, NIHR Maudsley BRC, dijo: «La plataforma CogStack nos permite extraer información de los registros hospitalarios profundos en King’s College Hospital NHS Foundation Trust casi en tiempo real. Esto significa que podemos anticipar posibles aumentos en la presión sobre el sistema antes de recibir información como los resultados de las pruebas, lo que da tiempo a los equipos clínicos para reaccionar y prepararse con anticipación». resultado en un gran estudio internacional Más información: James TH Teo et al. Texto clínico en tiempo real de registros médicos electrónicos, npj Digital Medicine (2021). DOI: 10.1038/s41746-021-00406-7 Proporcionado por NIHR Maudsley Biomedical Research Center Cita: Las notas de los médicos «tendencias» podrían ayudar a los hospitales a predecir aumentos repentinos de COVID-19 (24 de febrero de 2021) consultado el 30 de agosto de 2022 en https://medicalxpress.com/news /2021-02-trending-doctors-hospitals-covid-surges.html Este documento está sujeto a derechos de autor. Además de cualquier trato justo con fines de estudio o investigación privados, ninguna parte puede reproducirse sin el permiso por escrito. El contenido es se proporciona únicamente con fines informativos.