2022 / 5 / 18

[快訊] 陳沛甫醫師團隊，使用類神經網路與自然語言處理預測手術後死亡之研究，獲 JMIR Medical Informatics 刊登！

 

 

獎狀2

 

 

文章介紹

 

使用機器學習，分析手術前的各種資訊，可以得到還不錯的術後死亡率預測力，甚至比過去的傳統量表 ASAPS 來得好。陳醫師團隊好奇，如果增加了臨床上的病例文字，並用自然語言處理，是否能夠增加更多有效的資訊，得到更好的預測力？於是有此研究。

 

作者們使用了 2016 到 2020 年的電子健康記錄，首先用深度神經學習 DNN 去跑，並與傳統的量表比較。接著，再將臨床文字萃取的資訊，合併做深度神經學習，稱為 BERT-DNN。預測力指標，則以 AUROC 與 AUPRC 來比較。

 

結果發現，BERT-DNN 比起 DNN，有更好的 AUPRC。而 BERT-DNN 比起羅吉斯回歸與 ASAPS 量表有更好的 AUROC。總結來說，BERT-DNN 對於使用術前資料預測手術風險的能力相當不錯。

 

 

恭喜陳醫師！

 

 

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期刊介紹

 

JMIR Medical Informatics 創刊於 2013 年，2020 年的 impact factor 為 2.955，在 Medical Informatics 領域排名為 Q3(17/30) 期刊。

 

JMIR 是一個新興的電子全文雜誌集團，從 Journal of Medical Internet Research 這本雜誌起家，逐漸擴充到各種醫學領域。就像是 MDPI 是從化學領域起家一樣，Frontiers 從神經科學領域起家，JMIR 是以醫療資訊起家的。

 

 

陳沛甫醫師與新思惟

 

 

 

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