Onkologische Datenpräzision: Lizenzierung, Anonymisierung und Annotation für NLP-Modellinnovation
Revolutionierung der Krebsbehandlung mit modernsten NLP-Technologien.
Projektübersicht
Der Kunde, ein wichtiger Akteur in der Gesundheitsbranche, benötigte eine fortschrittliche NLP-Lösung zur Verarbeitung einer beträchtlichen Menge onkologischer Krankenakten. Im Rahmen einer entscheidenden Initiative zur Weiterentwicklung der Onkologieforschung ist die Balance zwischen detaillierter Datenanalyse und strengen Datenschutzstandards von größter Bedeutung. In dieser Fallstudie werden unsere Beiträge zur Verbesserung der Forschungsbemühungen des Kunden durch hochpräzise Datenannotationen, strenge Anonymisierungspraktiken und die Anwendung von Techniken der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) skizziert, alles innerhalb des regulatorischen Rahmens der HIPAA.
Schlüsselstats
Datenlizenzierung
+ Daten De-ID
10,000 Seiten
Nicht-Onkologie
Domain
10,000 Seiten
Onkologie
Domain
10,000 Seiten
Onkologie
Beziehungen
4500 Seiten
die Negierung
9000 Seiten
NER + Beziehung
Mapping
1223 Seiten
Probleme
Das Projekt erforderte ein differenziertes Verständnis der klinischen Dokumentation, eine genaue Identifizierung medizinischer Einheiten und die Fähigkeit, Negationsetiketten genau anzuwenden, und das alles in einem sicheren Rahmen, der die Privatsphäre der Patienten gemäß den HIPAA-Vorschriften schützt. Das Unterfangen erforderte nicht nur technisches Fachwissen im Umgang mit großen Mengen komplexer Daten, sondern auch einen strategischen Ansatz zur Einbeziehung von Feedback und zur Aufrechterhaltung der Qualität in allen Phasen des Annotationsprozesses.
Detaillierte Leistungsbeschreibung:
- Umfassende Abdeckung klinischer Daten: Durch die Abdeckung verschiedener Notiztypen, Behandlungseinstellungen und onkologischer Unterspezialitäten wird ein robuster Datensatz gewährleistet, der unterschiedliche klinische Szenarien widerspiegelt.
- Rigorose De-Identifizierung: Sicherstellen, dass alle gekennzeichneten Datensätze gemäß der Safe-Harbor-Methode der HIPAA anonymisiert werden, um das Vertrauen der Kunden in den Datenschutz und die Datensicherheit sicherzustellen.
- Anmerkungsrichtlinien: Erstellung und Implementierung von Standardrichtlinien zur Datenanmerkung zur Vorbereitung gekennzeichneter Datensätze gemäß HIPAA-Standards.
- Erweiterte Annotationstechniken: Anwendung von NLP auf 10,000 Seiten onkologiebezogener Aufzeichnungen, einschließlich einer komplexen Kennzeichnung von Negierungsstatus und anderen relevanten Details gemäß zuvor festgelegten Richtlinien.
- Strenge Qualitätssicherung: Erreichen Sie den in der Richtlinie festgelegten Qualitätsstandard.
Die Lösung
Unser Ansatz umfasste die folgenden Schlüsselstrategien:
Umfassende klinische Datenabdeckung
Um den Datensatz an die spezifischen Bedürfnisse des Kunden anzupassen, wurde eine gezielte Auswahl an Daten sorgfältig aus Shaips umfangreichem Repository mit über 5 Millionen elektronischen Gesundheitsakten extrahiert. Dieser kuratierte Datensatz umfasste eine Vielzahl von Notiztypen und Pflegeeinstellungen und bot eine reichhaltige und vielfältige
Spektrum klinischer Szenarien. Dadurch wird ein Datensatz sichergestellt, der nicht nur umfassend, sondern auch hochgradig repräsentativ für reale medizinische Daten ist.
Strenge De-Identifizierung
Der Prozess hielt sich strikt an die Safe-Harbor-Methode der HIPAA zur Anonymisierung, die das Vertrauen des Kunden in Datenschutz und Sicherheit gewährleistet. Dabei werden alle geschützten Gesundheitsinformationen (Protected Health Information, PHI) entfernt und durch gekennzeichnete Platzhalter ersetzt, wodurch der Nutzen der Daten erhalten bleibt und gleichzeitig die Vertraulichkeit der Patienten geschützt wird.
Deidentifikationsvariablen
| Kategorie | Unterkategorie |
|---|---|
| Name | Name des Patienten, Name des Arztes, Name des Krankenpflegers, Name eines Familienmitglieds, Name des medizinischen Zentrums, Name der Klinik, Name des Pflegeheims, Name des Unternehmens, Name der Universität |
| Alter | |
| Datum | Datumsmuster, Monats-Jahres-Muster, Tag-Monats-Muster, Tag-Jahres-Muster, Tag, Monat, Jahr, Jahreszeit |
| Standort | Land, Bundesstaat, Stadt, Straße, Postleitzahl, Zimmernummer, Suite-Nummer, Etagennummer |
| ID | Sozialversicherungsnummer, Krankenaktennummer, Begünstigtennummer der Krankenversicherung, Kontonummer, Zertifikats-/Lizenznummer, biometrische ID, Akten-ID, Zugangsnummer, Fahrzeugidentifikationsnummer, Kennzeichen, Gerätekennungen und Seriennummer |
| Kontakt | Telefonnummer, Faxnummer, E-Mail-Adresse, Web-URL, IP-Adresse |
Ejemplo:
Am 25. September 2106 um 11:00 Uhr wurde Herr Harry Pace, 90 Jahre alt, für eine geplante Hüftoperation ins Forrest General Hospital eingeliefert, zuvor von seinem Hausarzt Dr. Jose Martin konsultiert und von Kendra Reith betreut. MD. Während seines Aufenthalts wurde er von Mary Hu, NP, und Suzan Ray, RN, betreut, wobei auch R. Charles Melancon, PA, konsultiert wurde. Seine Operation, die am selben Tag wie die Aufnahme durchgeführt wurde, verlief erfolgreich und es wurden keine Komplikationen gemeldet. Nach der Operation wurde Herr Pace zur Genesung in Zimmer 202, Etage 2 verlegt. Seine Frau, Emma Pace, war während der gesamten Veranstaltung anwesend und wurde mit allen notwendigen Updates versorgt. Während seines kurzen Aufenthalts wurden seine Krankenakten, einschließlich MRN MR99062619 und Konto KV000014764, gemäß den Standardprotokollen des Gracewood Nursing Home, seinem früheren Wohnsitz, behandelt. Später am selben Tag wurde er zur weiteren Genesung in die Obhut der Oakland Outpatient Clinic entlassen. Während des gesamten Prozesses wurden alle Vorgänge unter Einhaltung von Vertraulichkeitsstandards dokumentiert und gesichert.
Beispiel: Deidentifiziert
On [Datumsmuster], um 11:00 Uhr, Herr [Patientenname], alt [Das Alter], wurde zugelassen [Name des medizinischen Zentrums] für eine geplante Hüftoperation, zuvor konsultiert von seinem Hausarzt Dr. [Name des Arztes], und besucht von [Name des Arztes] MD. Während seines Aufenthalts wurde er von ihm betreut [Krankenschwester], NP und [Krankenschwester], RN, mit [Name des Arztes], PA, wurde ebenfalls konsultiert. Seine Operation, die am selben Tag wie die Aufnahme durchgeführt wurde, verlief erfolgreich und es wurden keine Komplikationen gemeldet. Nach der Operation hat Herr … [Patientenname] wurde in Zimmer Nr. verlegt. [Zimmernummer], Stockwerk Nr. [Stockwerknummer], für die Genesung. Seine Frau, [Name des Familienmitglieds], war die ganze Zeit anwesend und wurde mit allen notwendigen Updates versorgt. Während seines kurzen Aufenthalts wurden seine Krankenakten, einschließlich MRN [Krankenaktennummer] und Konto [Kontonummer]wurden gemäß den Standardprotokollen von [Name des Pflegeheims], seinem vorherigen Wohnsitz. Er wurde später am selben Tag in die Obhut von [Name der Klinik] zur weiteren Erholung. Während des gesamten Prozesses wurden alle Vorgänge unter Einhaltung von Vertraulichkeitsstandards dokumentiert und gesichert.
Anmerkungsrichtlinien und erweiterte Anmerkungstechniken
Shaip war maßgeblich an der Erstellung und Implementierung von Standardrichtlinien für die Datenannotation beteiligt und stellte sicher, dass alle beschrifteten Datensätze einheitlich und in Übereinstimmung mit den HIPAA-Standards erstellt wurden. Darüber hinaus wurden 10,000 Seiten aus verschiedenen Krankenakten sorgfältig annotiert, mit
Der Schwerpunkt liegt auf der detaillierten Kennzeichnung von Negierungsstatus und anderen klinisch relevanten Einheiten, einschließlich verschiedener onkologischer Unterspezialitäten. Die Annotation wurde von einem Team erfahrener Annotatoren mit Spezialkenntnissen in Onkologie und Datenschutzbestimmungen durchgeführt.
Komplexe Anmerkungen
| Kategorie | Unterkategorie |
|---|---|
| Datum Anmerkung (Onkologie) | Diagnosedatum, Stadiumdatum, Beginn, Verfahrensdatum, Datum des Medikamentenbeginns, Datum des Medikamentenendes, Bestrahlungsdatum begonnen, Bestrahlungsdatum beendet |
| Krankheit (Onkologie) | Krebsproblem, Histologie, klinischer Status, Körperstelle, Verhalten, Grad, Krebsstadium, TNM-Stadium, Tumormarkertest, Abmessungen, Code |
| Behandlung (Onkologie) | Krebsmedizin, Arzneimitteldosierung, Häufigkeit, Krebschirurgie, Operationsergebnis, Strahlenmodalität, Strahlendosierung |
| Genomics | Variationscode, untersuchtes Gen, Methode, Probe |
| die Negierung | Negativ, möglicherweise negativ, unsicher, möglicherweise positiv |
| Klinisches NER Beziehungen | Krebsproblem – Körperstelle, Histologie – Körperstelle, Verhalten – Körperstelle, Krebschirurgie – Körperstelle, Strahlungsmodalität – Körperstelle, Histologie – Grad, Krebsproblem – Dimension |
Ejemplo:
Erklärung zur klinischen Anmerkung zur Onkologie
„Bei der Patientin Jane Doe wurde am 03 nicht-kleinzelliger Lungenkrebs (NSCLC) im Stadium IIIB, insbesondere Adenokarzinom, diagnostiziert. Der Krebs befindet sich im rechten unteren Lungenlappen. Nach dem TNM-Stufensystem wird er als T05N2023M3 klassifiziert, mit einer Tumorgröße von 2 cm x 0 cm. Eine EGFR-Exon-5-Deletion wurde durch PCR-Analyse der Tumorbiopsieprobe identifiziert. Die Chemotherapie mit Carboplatin AUC 3 und Pemetrexed 19 mg/m² wurde am 5 begonnen und soll alle 500 Wochen verabreicht werden. Die externe Strahlentherapie (EBRT) mit einer Dosis von 03 Gy in 20 Fraktionen begann am 2023. Die Behandlung des Patienten ist noch nicht abgeschlossen und es gibt keine Hinweise auf Hirnmetastasen im aktuellen MRT. Die Möglichkeit einer lymphovaskulären Invasion muss noch ermittelt werden, und die Verträglichkeit des Patienten gegenüber der gesamten Chemotherapie bleibt ungewiss.
Klinische Anmerkung zur Onkologie:
Strenge Qualitätskontrolle
Implementierung eines flexiblen Projektmanagement-Frameworks, das die effektive Integration von Kundenfeedback unter Einhaltung strenger Qualitätsstandards ermöglichte. Es wurde ein umfassendes Qualitätssicherungsprotokoll eingeführt, das den Richtlinien entsprach, um die erforderlichen Qualitätsstandards zu erreichen. Dieses Protokoll umfasste aufeinanderfolgende Überprüfungs- und Verifizierungsrunden, um die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der annotierten Daten sicherzustellen. Eine derart sorgfältige Qualitätsüberwachung ist entscheidend für die Entwicklung einer zuverlässigen NLP-Lösung, die für fundierte klinische Entscheidungen und Spitzenforschung unerlässlich ist.
Das Ergebnis
Erfolgreiche Bereitstellung von 10,000 hochwertigen, anonymisierten und beschrifteten Datensätzen, die einen sicheren und wertvollen Datensatz für die NLP-Modellentwicklung des Kunden bereitstellen. Die sorgfältige Anwendung von NLP und die Einhaltung der HIPAA-Anonymisierungsstandards führten zu einem hochverfeinerten Datensatz, der die laufenden und zukünftigen Onkologieforschungsbemühungen des Kunden untermauern wird und letztendlich darauf abzielt, die Ergebnisse bei Onkologiepatienten und die Effizienz der Gesundheitsversorgung zu verbessern.
Der Erfolg des Projekts veranschaulicht unsere Fähigkeit, komplexe medizinische Daten präzise zu verarbeiten und zum Ziel des Kunden beizutragen, die Ergebnisse der Patientenversorgung zu verbessern und das Tempo der Innovation im Gesundheitswesen zu beschleunigen.
Unsere Partnerschaft mit Shaip hat maßgeblich zur Weiterentwicklung unserer NLP-Fähigkeiten im Onkologiebereich beigetragen. Der professionelle Umgang mit 10,000 Krankenakten, versehen mit detaillierten Verneinungen und anderen klinischen Entitäten, zeigte ihr Engagement für Exzellenz und Compliance. Darüber hinaus hat uns ihr Engagement für Datenschutzstandards wie HIPAA unschätzbare Ressourcen zur Verfügung gestellt, um unsere KI-Initiativen zur Entwicklung modernster onkologischer Behandlungen und Diagnostik voranzutreiben.
