Key points are not available for this paper at this time.
خلفية وأهداف: تعتبر السجلات السريرية ضرورية لجراحة العصر الحديث وتدعم أبحاث النتائج، ومراقبة الأجهزة، وتطوير التجارب. ومع ذلك، فإن الأساليب الحالية لبناء السجلات تتطلب جهدًا كبيرًا، وتكلفة عالية، وهي عرضة للأخطاء اليدوية. يمكن افتراضيًا أن تعمل تقنيات معالجة اللغة الطبيعية جنبًا إلى جنب مع مجموعات بيانات السجلات الصحية الإلكترونية (EHR) على أتمتة بناء وصيانة السجلات. كان هدفنا هو أتمتة إنشاء سجل لجراحة العمود الفقري في مركز طبي أكاديمي باستخدام مصنّفات التعبير المنتظم (regex) التي طورها جراحي الأعصاب لدمج الخبرة في المجال مع خوارزميات قابلة للتفسير. الأساليب: استخدمنا بحيرة بيانات هادوب تتكون من جميع المعلومات التي تم إنشاؤها بواسطة مركز طبي أكاديمي. باستخدام هذه القاعدة البيانات واستعلامات لغة الاستعلام الهيكلي، استرجعنا كل ملاحظة تشغيلية كتبت في قسم جراحة الأعصاب منذ انتقالنا إلى السجلات الصحية الإلكترونية. تم تقسيم الملاحظات باستخدام مصنّفات regex ومقارنتها مع مجموعة عشوائية من 100 ملاحظة تمت مراجعتها يدويًا. النتائج: تم تنزيل ومعالجة إجمالي 31,502 حالة تشغيلية باستخدام مصنّفات regex. تطلبت قاعدة التعليمات البرمجية 5 أيام من التطوير، و3 أسابيع من التحقق، وأقل من ساعة واحدة للبرنامج لإنشاء السجل الآلي. كان لدى مصنّفات regex معدل دقة متوسط قدره 98.86٪ في تحديد كل من الإجراءات الشوكية والمستويات الفقرية ذات الصلة، وأثبتت دقتها في تحديد القائمة الكاملة للإجراءات الجراحية المحددة في 89٪ من المرضى. تمكنا من تحديد المرضى الذين يحتاجون إلى عمليات إضافية خلال 30 يومًا لمراقبة النتائج ومؤشرات الجودة. الاستنتاج: تُظهر هذه الدراسة إمكانية إنشاء سجل عمود فقري تلقائيًا باستخدام السجل الصحي الإلكتروني وخوارزمية معالجة اللغة الطبيعية القابلة للتفسير والقابلة للتخصيص، مما قد يقلل من العوائق المرتبطة بتطوير السجلات اليدوية ويساهم في تسريع البحث السريري.
درس تشيونغ وآخرون (الخميس) هذا السؤال.