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摘要

背景:

三分之一的美国成年人患有前驱糖尿病。大多数人没有接受循证干预，因此了解提供者如何与患者讨论前驱糖尿病将告知如何改善他们的护理。

摘要目的:

使用机器学习技术开发一种NLP算法，以识别叙事文档中关于前驱糖尿病的讨论。

方法:

我们开发并应用了一个关键词搜索策略来识别糖尿病前期患者临床文献中关于糖尿病前期的讨论。我们手动审查匹配的笔记，以确定哪些代表实际的糖尿病前期讨论。我们对手工标注应用了7个机器学习模型。

结果:

机器学习分类器能够以高达98%的准确率和召回率实现接近人类表现的分类结果，以识别临床文档中的前驱糖尿病讨论。

结论:

我们证明了使用NLP算法可以准确地识别糖尿病前期讨论。该方法可用于了解和确定初级保健中的糖尿病前期管理实践，从而为干预措施提供信息，以改善符合指南的护理。