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A técnica da inteligência artificial pode ser usada para identificar o emprego errado do álcool no ajuste do traumatismo

Primeiro--seu estudo amável demonstrou que uma técnica da inteligência artificial pode ser usada para identificar os pacientes do traumatismo que empregam mal o álcool.

Os pesquisadores da medicina de Loyola e da universidade Chicago de Loyola usaram a técnica, processamento de linguagem natural, para identificar misusers do álcool das notas do clínico em registos de saúde eletrônicos.

Em 78 por cento dos casos, a técnica era capaz de diferenciar-se entre os pacientes que empregaram mal o álcool e aquelas que não fizeram. Majid correspondente Afshar autor, DM, MSCR, e colegas publicou seus resultados no jornal da associação médica americana da informática.

O Dr. Afshar, um médico crítico do cuidado da medicina de Loyola, é um professor adjunto na divisão da medicina pulmonaa e crítica do cuidado e departamento de ciências da saúde pública da Faculdade de Medicina de Chicago Stritch da universidade de Loyola.

O estudo era uma colaboração do cruz-terreno que pesquisadores incluídos da queimadura de Loyola e do instituto de investigação do traumatismo de choque, centro para resultados da saúde e pesquisa da informática, departamento de ciências da saúde pública, departamento da informática, departamento da medicina e departamento da cirurgia.

Tantos como como 1 em 3 pacientes do traumatismo emprega mal o álcool, e muitos casos do traumatismo são álcool relativo. A pesquisa precedente mostrou que um ferimento traumático fornece uma oportunidade por um momento teachable. Selecionando, informe a intervenção e a referência ao tratamento (SBIRT) pode reduzir o consumo subseqüente do álcool, diminuir o retorno de ferimento por quase 50 por cento e reduzir taxas de apreensões do DUI.

A breve intervenção inclui tipicamente o fornecimento da informação na relação entre beber e ferimento, pacientes encorajadores a pensar sobre como beber pode ter contribuído a seus ferimentos e a dar o conselho profissional sobre a necessidade de reduzir o risco reduzindo ou parando beber.

Os métodos de selecção actuais empregam o teste da identificação de 10 desordens do uso do álcool do item (AUDIT). Mas há uns inconvenientes a este teste de selecção. Os pacientes não podem ser honestos quando as perguntas de resposta sobre seu álcool se usam ou não se podem poder se comunicar de todo. O pessoal não pode estar disponível para administrar o teste, especialmente durante noites e fins de semana. Além, selecionar é “um processo recurso-intensivo que impor custos significativos em um sistema da saúde,” Dr. Afshar e os colegas escreveram.

Usar a inteligência artificial seleccionar para misusers do álcool potencial podia superar estes problemas. Para testar esta ideia, pesquisadores peneirados através dos registos de saúde eletrônicos usando o processamento de linguagem natural e a aprendizagem de máquina. A técnica da inteligência artificial emprega os métodos computacionais que ajudam computadores a compreender a língua humana.

O estudo incluiu registros de 1.422 pacientes adultos admitidos ao centro de traumatismo do nível 1 de Loyola sobre 3 anos do ½. Os dados incluíram 91.045 notas do clínico em registos de saúde eletrônicos. As notas contiveram 16.091 conceitos médicos. Usando o processamento de linguagem natural, os pesquisadores identificaram 16 conceitos médicos que prevêem para o emprego errado do álcool.

Os conceitos incluem a intoxicação, a negligência, problemas bebendo, imagem lactente do fígado, sexualmente activo, marijuana e o thiamine da vitamina B1. (Os pacientes hospitalizados com dependência do álcool são tratados geralmente para a deficiência do thiamine.)

A técnica da inteligência artificial provavelmente seria disponível aos centros de traumatismo que têm a experiência para a usar, Dr. Afshar disse. Notou que o open source que programam e o software da linguística usado por pesquisadores estariam livres a todo o usuário.

O processamento de linguagem natural “tem a validez com carácter de previsão adequada para identificar o emprego errado do álcool no ajuste do traumatismo,” Dr. Afshar e colegas concluídos. A técnica “fornece uma aproximação automatizada para superar potencial prover de pessoal e barreiras pacientes para programas de SBIRT em centros de traumatismo.”

Source: https://www.loyolamedicine.org/