Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
LetterVis: một không gian trực quan cho các thư khám bệnh
Tóm tắt
Số lượng hồ sơ sức khỏe điện tử (EHRs) được thu thập bởi các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe đang tăng trưởng với tốc độ chưa từng có. Các bác sĩ lâm sàng thường soạn thảo các thư khám chi tiết để ghi lại càng nhiều thông tin quan trọng trong các cuộc tư vấn càng tốt. Điều này làm tăng khối lượng công việc trong việc phân tích các thư này, thực hiện phân tích cá nhân và tập thể, cũng như ra quyết định lâm sàng. Bài báo này trình bày một công cụ trực quan mới, LetterVis, để hỗ trợ phân tích các thư khám bệnh thông qua các thiết kế và truy vấn trực quan tương tác tiên tiến. Chúng tôi mô tả một không gian thư để tạo điều kiện cho việc khám phá trực quan nội dung và các kiểu mẫu bên trong một bức thư. Các thư được xử lý bằng các kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên và được khám phá qua nhiều chế độ xem tương tác liên kết cung cấp các mức độ trừu tượng khác nhau. Công cụ này bao gồm các thiết kế và chế độ xem trực quan tùy chỉnh để trực quan hóa thuốc chống co giật (AEDs). Chúng tôi cung cấp một loạt các tùy chọn lọc và lựa chọn để hỗ trợ việc tìm kiếm mẫu và phát hiện điểm ngoại lai. Chúng tôi trình bày LetterVis với ba nghiên cứu trường hợp sử dụng các thư khám bệnh ẩn danh, hé lộ những thông tin thường là tốn thời gian hoặc không thể quan sát được. Các đối tác chuyên gia trong lĩnh vực phân tích EHR đánh giá phần mềm và tham gia vào mọi giai đoạn từ thiết kế ban đầu đến đánh giá.
Từ khóa
#Hồ sơ sức khỏe điện tử #Thuật toán trực quan hóa #Xử lý ngôn ngữ tự nhiên #Phân tích mẫu #Quyết định lâm sàngTài liệu tham khảo
Bernard, J., Sessler, D., Bannach, A., May, T., Kohlhammer, J.: A visual active learning system for the assessment of patient well-being in prostate cancer research. In: Proceedings of the 2015 Workshop on Visual Analytics in Healthcare - VAHC ’15, vol. 25-October, pp. 1–8. ACM Press, New York, New York, USA (2015). https://doi.org/10.1145/2836034.2836035
Brehmer, M., Munzner, T.: A multi-level typology of abstract visualization tasks. IEEE Trans. Vis. Comput. Gr. 19(12), 2376–2385 (2013). https://doi.org/10.1109/TVCG.2013.124
Cunningham, H., Tablan, V., Roberts, A., Bontcheva, K.: Getting more out of biomedical documents with GATE’s full lifecycle open source text analytics. PLoS Comput. Biol. 9(2), e1002,854 (2013). https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1002854
Glueck, M., Gvozdik, A., Chevalier, F., Khan, A., Brudno, M., Wigdor, D.: PhenoStacks: cross-sectional cohort phenotype comparison visualizations. IEEE Trans. Vis. Comput. Gr. 23(1), 191–200 (2017). https://doi.org/10.1109/TVCG.2016.2598469
Glueck, M., Hamilton, P., Chevalier, F., Breslav, S., Khan, A., Wigdor, D., Brudno, M.: PhenoBlocks: phenotype comparison visualizations. IEEE Trans. Vis. Comput. Gr. 22(1), 101–110 (2016). https://doi.org/10.1109/TVCG.2015.2467733
Glueck, M., Naeini, M.P., Doshi-Velez, F., Chevalier, F., Khan, A., Wigdor, D., Brudno, M.: PhenoLines: phenotype comparison visualizations for disease subtyping via topic models. IEEE Trans. Vis. Comput. Gr. 24(1), 371–381 (2018). https://doi.org/10.1109/TVCG.2017.2745118
Gramazio, C.C., Laidlaw, D.H., Schloss, K.B.: Colorgorical: creating discriminable and preferable color palettes for information visualization. IEEE Trans. Vis. Comput. Gr. 23(1), 521–530 (2017). https://doi.org/10.1109/TVCG.2016.2598918
Gunter, T.D., Terry, N.P.: The emergence of national electronic health record architectures in the united states and Australia: models, costs, and questions. J. Med. Internet Res. 7(1), e3 (2005). https://doi.org/10.2196/jmir.7.1.e3
Hogan, T., Hinrichs, U., Hornecker, E.: The elicitation interview technique: capturing people’s experiences of data representations. IEEE Trans. Vis. Comput. Gr. 22(12), 2579–2593 (2016). https://doi.org/10.1109/TVCG.2015.2511718
Iakovidis, I.: Towards personal health record: current situation, obstacles and trends in implementation of electronic healthcare record in Europe. Int. J. Med. Inf. 52(1–3), 105–115 (1998). https://doi.org/10.1016/s1386-5056(98)00129-4
Koleck, T.A., Dreisbach, C., Bourne, P.E., Bakken, S.: Natural language processing of symptoms documented in free-text narratives of electronic health records: A systematic review. J. Am. Med. Inform. Assoc. 26(4), 364–379 (2019). https://doi.org/10.1093/jamia/ocy173
Lacey, A.S., Pickrell, W.O., Thomas, R.H., Kerr, M.P., White, C.P., Rees, M.I.: Educational attainment of children born to mothers with epilepsy. J. Neurol. Neurosurg. Psychiatry 89(7), 736–740 (2018). https://doi.org/10.1136/jnnp-2017-317515
Liddy, E.: Natural Language Processing (2001)
McNabb, L., Laramee, R.S.: Survey of Surveys (SoS)—mapping the landscape of survey papers in information visualization. Comput. Gr. Forum 36(3), 589–617 (2017). https://doi.org/10.1111/cgf.13212
Medicines and Healthcare products Regulatory Agency: New measures to avoid valproate exposure in pregnancy endorsed. Tech. rep. (2018). https://www.gov.uk/government/news/new-measures-to-avoid-valproate-exposure-in-pregnancy
MIT Critical Data: Secondary Analysis of Electronic Health Records. Springer, Cham (2016). https://doi.org/10.1007/978-3-319-43742-2
Névéol, A., Zweigenbaum, P.: Clinical natural language processing in 2014: foundational methods supporting efficient healthcare. Yearb. Med. Inf. 24(01), 194–198 (2015). https://doi.org/10.15265/IY-2015-035
Pickrell, W.O., Lacey, A.S., Thomas, R.H., Lyons, R.A., Smith, P.E., Rees, M.I.: Trends in the first antiepileptic drug prescribed for epilepsy between 2000 and 2010. Seizure 23(1), 77–80 (2014). https://doi.org/10.1016/j.seizure.2013.09.007
Rind, A., Wang, T.D., Aigner, W., Miksch, S., Wongsuphasawat, K., Plaisant, C., Shneiderman, B.: Interactive information visualization to explore and query electronic health records. Found. Trends Hum.–Comput. Interact. 5(3), 207–298 (2013). https://doi.org/10.1561/1100000039
Rostamzadeh, N., Abdullah, S.S., Sedig, K.: Visual analytics for electronic health records: a review. Informatics 8(1), 12 (2021). https://doi.org/10.3390/informatics8010012
Shneiderman, B.: The eyes have it: a task by data type taxonomy for information visualizations. In: Proceedings 1996 IEEE Symposium on Visual Languages, pp. 336–343. IEEE Comput. Soc. Press (1996). https://doi.org/10.1109/VL.1996.545307
Sultanum, N., Singh, D., Brudno, M., Chevalier, F.: Doccurate: a curation-based approach for clinical text visualization. IEEE Trans. Visual Comput. Graphics 25(1), 142–151 (2019). https://doi.org/10.1109/TVCG.2018.2864905
The Apache Software Foundation: Apache Lucene (2015). https://lucene.apache.org/
The Apache Software Foundation: Apache \(\text{cTAKES}^{{\rm TM}}\) - clinical Text Analysis Knowledge Extraction System (2018)
Trivedi, G., Pham, P., Chapman, W.W., Hwa, R., Wiebe, J., Hochheiser, H.: NLPReViz: an interactive tool for natural language processing on clinical text. J. Am. Med. Inf. Assoc.: JAMIA 25(1), 81–87 (2018). https://doi.org/10.1093/jamia/ocx070
Vellido, A.: The importance of interpretability and visualization in machine learning for applications in medicine and health care. Neural Comput. Appl. (2019). https://doi.org/10.1007/s00521-019-04051-w
Vollmer, S., Mateen, B.A., Bohner, G., Király, F.J., Ghani, R., Jonsson, P., Cumbers, S., Jonas, A., McAllister, K.S.L., Myles, P., Grainger, D., Birse, M., Branson, R., Moons, K.G.M., Collins, G.S., Ioannidis, J.P.A., Holmes, C., Hemingway, H.: Machine learning and artificial intelligence research for patient benefit: 20 critical questions on transparency, replicability, ethics, and effectiveness. BMJ 368, l6927 (2020). https://doi.org/10.1136/bmj.l6927
West, V.L., Borland, D., Hammond, W.E.: Innovative information visualization of electronic health record data: a systematic review. J. Am. Med. Inf. Assoc. 22(2), 330–339 (2015). https://doi.org/10.1136/amiajnl-2014-002955
Zhang, Z., Ahmed, F., Ramakrishnan, A.M.I.V., Zhao, R., Viccellio, A., Mueller, K.: AnamneVis: a framework for the visualization of patient history and medical diagnostics chains. IEEE VAHC Workshop (January) 1–4 (2011)