AI og Sprogmodeller

AI og sprogmodeller

Forskningsservice varetager og koordinerer anvendelsen af kliniske sprogmodeller (AI/NLP) i forskningsprojekter, hvor centrale oplysninger findes i fritekstjournaler.

Afhængigt af projektets karakter kan opgaver:

• løses ved anvendelse af eksisterende modeller tilgængelige via Forskningsservice
• gennemføres i samarbejde med eksterne specialiserede partnere
• kræve tilpasning eller udvikling af nye modeller

Forskningsservice fungerer som indgang og koordinerende enhed på linje med øvrige specialiserede forskningsydelser, herunder analyser som udføres helt eller delvist eksternt.

Eksempler på hvad sprogmodeller kan identificere i journaltekst

Der er udviklet og valideret sprogmodeller, som kan omsætte ustruktureret journaltekst til strukturerede forskningsdata. Modellerne kan identificere kliniske hændelser, målinger, risikofaktorer og behandling, også når de er beskrevet med varierende terminologi og kontekst. Nedenfor ses eksempler på eksisterende sprogmodeller og deres anvendelse.

Blødning

Modellen identificerer alle former for blødning beskrevet i fritekst og kan samtidig:

• Skelne mellem mistanke og bekræftet hændelse
• Inddele efter anatomisk lokalisation
• Skelne mellem aktuel og tidligere blødning
• Eksempler: Menorrhagi, hæmaturi, intracerebral blødning, gastrointestinal blødning m.v.

Trombose

Modellen identificerer alle typer trombotiske hændelser beskrevet i journalteksten og kan:

• Skelne mellem mistanke og verificeret trombose
• Klassificere venøs vs. arteriel trombose
• Inddele efter anatomisk lokalisation
• Identificere recidiv og tidsrelation

Øvrige kliniske oplysninger

Sprogmodeller kan desuden identificere og strukturere:

• Blodtryk og andre målinger
• BMI (angivet eller beregnet)
• Rygestatus og alkoholforbrug
• Lægemiddelanvendelse (f.eks. antikoagulation, trombocythæmmere, methotrexat