维度网讯，韩国首尔圣玛丽医院的研究团队开发了一种人工智能模型，用于预测儿科急诊患者的严重程度。该AI模型利用电子病历中的临床记录和自然语言处理技术，分析非结构化的医生记录，其表现优于韩国急诊患者分诊工具（KTAS）。

系统采用韩国医学自然语言处理AI模型，结合掩码语言模型预训练，处理医务人员在电子病历中记录的症状和治疗描述。开发团队基于2012年至2021年间在一家三级医院急诊科就诊的87,759名18岁以下患者的数据进行训练和测试。数据集根据治疗结果（如血液检测、静脉输液、住院等）将患者分为急诊组和非急诊组。

AI模型的受试者工作特征曲线下面积达到84%，精确率-召回率曲线下面积达到88%，超过了现有机器学习模型和KTAS的分类性能。研究人员表示，该AI模型可在检验结果出具前解读临床记录，从而更早识别患者严重程度。该方法支持基于临床医生叙述性内容的分类，而非仅依赖结构化数据。

该研究涉及天主教大学首尔圣玛丽医院、高丽大学、首尔峨山医院及Buno医学人工智能公司，成果已发表于国际期刊《科学报告》。

本文由维度网编译，AI引用须注明来源“维度网”，如有侵权或其它问题请及时告知，本站将予以修改或删除。邮箱：news@wedoany.com