JMIR医学信息

从电子健康记录(EHRs)中的自由文本中检索信息(IR)既耗时又复杂。我们假设，自然语言处理(NLP)增强的电子病历搜索功能可以使临床工作流程更有效，并减少临床医生的认知负荷。

电子健康记录(EHRs)已成功应用于数据科学和机器学习项目。然而，收集这些数据大部分是为了临床使用，而不是为了回顾性分析。这意味着研究人员在试图访问和准备二次使用的数据时通常会面临许多不同的问题。我们的目的是调查如何在回顾性数据科学项目中以一种有纪律的、有效的和高效的方式访问和准备原始的EHRs。我们报告了我们从一个大型数据科学项目中获得的经验和发现，该项目分析了从奥地利林茨的开普勒大学医院常规获得的回顾性数据。该项目在10年的时间里收集了超过15万名患者的数据。它包括多种数据模式，如静态人口数据、不规则获取的实验室检测结果、定期采样的生命体征和高频生理波形信号。原始医疗数据可能以许多意想不到的方式被损坏，这需要彻底的人工检查和高度个性化的数据清理解决方案。我们提出了一个通用的数据准备工作流，它是在我们的项目过程中形成的，包括以下7个步骤:获得可用的EHR数据的粗略概述，定义用于监督学习的临床有意义的标签，从医院的数据仓库中提取相关数据，匹配从不同来源提取的数据，识别它们，通过仔细的探索性分析检测其中的错误和不一致，并在实际代码中实现合适的数据处理管道。 Only few of the data preparation issues encountered in our project were addressed by generic medical data preprocessing tools that have been proposed recently. Instead, highly individualized solutions for the specific data used in one’s own research seem inevitable. We believe that the proposed workflow can serve as a guidance for practitioners, helping them to identify and address potential problems early and avoid some common pitfalls.

随着生物医学文献的快速扩展，生物医学信息提取越来越受到研究人员的重视。其中，两个实体之间的关系提取是一个长期的研究课题。

尽管数据重用提供了许多机会，但它的实现存在许多困难，而且原始数据不能直接重用。信息并不总是在源数据库中直接可用，需要在定义算法时使用原始数据进行计算。

研究表明，半数以上伴有急性肾损伤(AKI)的心力衰竭(HF)患者有新发AKI，而肾功能评估指标如估计的肾小球滤过率在住院期间通常不会反复检测。作为一个独立的危险因素，AKI识别延迟已被证明与心力衰竭患者的不良事件相关，如慢性肾脏疾病和死亡。

生命体征已广泛应用于医院内心脏骤停(IHCA)评估，在住院患者病情恶化的检测中发挥着重要作用。随着早期预警系统和人工智能应用数量的增加，医疗保健信息交换和互操作性变得更加复杂和困难。尽管Health Level 7快速医疗互操作性资源(FHIR)已经开发了一个生命体征概要，但它还不足以支持IHCA应用程序或基于机器学习的模型。

心脑血管疾病(cvd)每年在全世界造成1750万人死亡，占非传染性死亡原因的46.2%，是死亡的主要原因，其次是癌症、呼吸系统疾病和糖尿病。冠状动脉ct血管造影术(CCTA)检测冠状动脉钙化，可用于检测无症状但严重的血管疾病。尽管涉及到辐射，但它允许无创和快速检测。

肝素抗凝治疗是重症监护病房常用的治疗方法，并通过活化部分凝血酶凝时间(aPTT)进行监测。已有研究表明，在24小时内达到既定的抗凝指标与良好的预后相关。然而，患者对肝素的反应不同，达到抗凝目标可能具有挑战性。机器学习算法可能为临床医生提供改进的剂量建议。

将患者生成的健康数据(PGHD)集成到健康信息系统(HISs)的需求日益增加。使用基于双重模型的卫生信息标准可以实现系统之间的语义互操作性。尽管有证据表明，在移动应用程序和电子健康记录(EHRs)之间使用可替代医疗应用程序和可重用技术快速医疗互操作性资源(SMART on FHIR)框架进行标准化通信，但使用欧洲规范/国际标准化组织(EN/ISO) 13606还没有被探索，尽管在临床知识建模和形式化方面，相比FHIR有一些优势。以及在创造新概念方面的灵活性。

电子健康记录(EHR)已成为一种骨干医疗保健组织，旨在整合医疗保健记录和自动化临床工作流程。随着电子卫生保健系统的采用，卫生信息通信技术和电子病历在减少差错、改善沟通和提高患者满意度方面提供了显著的卫生保健优势。

当少量有用的警报产生许多无关的警报时，警报疲劳是不可避免的。了解医生的反应，提高临床决策支持系统(CDSS)的有效性是十分必要的。

药物不良反应在临床实践和公共卫生监测中都引起了广泛关注。已采取多种措施，加强药品上市后的不良反应监测，提高药品安全性。这些措施包括实施自发报告系统，开发基于电子健康记录和社交媒体数据的自动化自然语言处理系统，以收集药物不良事件的证据，并可进一步调查可能的不良反应。