Af: Dr. Marco V. Benavides Sánchez.

I den digitale medicins æra er elektroniske sundhedsjournaler (EPJ’er) blevet en guldgrube af klinisk information. Hver ordineret diagnose, procedure og medicin bliver registreret, hvilket skaber et stort net af data, der, hvis de analyseres korrekt, kan ændre den måde, vi forstår og behandler sygdomme på. Udfordringen ligger imidlertid i, hvordan man fortolker og organiserer denne information på en måde, der giver medicinsk mening. Det er her, kunstig intelligens (AI) kommer ind, specielt neurale sprogmodeller, som viser sig at være kraftfulde værktøjer til at tyde skjult betydning i lægejournaler.

En nylig undersøgelse har taget et vigtigt skridt i denne retning og evaluerer effektiviteten af ​​tre populære sprogmodeller – word2vec, fastText og GloVe – til at skabe numeriske repræsentationer (kendt som “indlejringer”) af medicinske begreber, der fanger deres semantiske betydning. Disse indlejringer er intet andet end numeriske vektorer, der indkapsler essensen af ​​et medicinsk koncept, hvilket gør det muligt for maskiner at “forstå” forhold mellem diagnoser, procedurer og medicin på samme måde som en læge ville gøre det.

Udfordringen med medicinske data

Elektroniske journaler er rige på information, men de er også komplekse og ustrukturerede. Hver patient har en unik “bane”, en sekvens af medicinske hændelser, der inkluderer hospitalsbesøg, diagnoser, behandlinger og resultater. For at AI-algoritmer kan analysere disse baner, skal medicinske koncepter konverteres til et format, som maskiner kan behandle. Det er her, indlejringer kommer i spil: de er som en ordbog, der oversætter medicinsk sprog til et sprog, som computere kan forstå.

Men ikke alle indlejringer er skabt lige. Nogle modeller kan være bedre til at fange semantiske sammenhænge mellem begreber, mens andre kan være mere nyttige til at forudsige kliniske resultater. Den pågældende undersøgelse havde til formål at sammenligne ydeevnen af ​​tre sprogmodeller – word2vec, fastText og GloVe – for at bestemme, hvilken der er mest effektiv til at skabe indlejringer, der fanger medicinsk betydning.

Eksperimentet: træningsmodeller med rigtige data

Forskerne brugte et massivt sæt elektroniske sundhedsjournaler til at skabe patientforløb, som de derefter brugte til at træne de tre sprogmodeller. Hver model lærte at generere indlejringer til medicinske begreber som diagnoser, procedurer og medicin. De vurderede derefter evnen af ​​disse indlejringer til at fange semantisk betydning på to måder: For det første ved at sammenligne indlejringerne med etablerede biomedicinske terminologier (en eksplicit tilgang), og for det andet ved at bruge indlejringerne til at forudsige kliniske resultater og patientforløb (en implicit tilgang).

Hvilken model er den bedste?

Resultaterne var fascinerende og afslørede, at hver model har sine styrker og svagheder, afhængigt af den specifikke opgave.

Forudsigelse af kliniske resultater: word2vec og GloVe shine Men når det kom til at forudsige kliniske udfald såsom længde af hospitalsophold, genindlæggelse og dødelighed, klarede word2vec og GloVe fastText. Word2vec opnåede for eksempel et areal under ROC-kurven (AUROC) på 0,78, 0,62 og 0,85 til at forudsige henholdsvis liggetid, genindlæggelse og dødelighed. Dette indikerer, at mens fastText er bedre til at fange semantiske detaljer, er word2vec og GloVe mere effektive til opgaver på højt niveau, såsom at forudsige, hvilke patienter der er mere tilbøjelige til at blive genindlagt eller dø.

Indfangning af medicinsk semantik: fastText tager kronen Med hensyn til at fange den semantiske betydning af medicinske begreber, var fastText den klare vinder. Denne model, som tager højde for information på underordsniveau (f.eks. præfikser og suffikser), genererede indlejringer, der dannede grupper (klynger) meget lig de teoretiske mønstre opnået fra biomedicinske terminologier. Specifikt opnåede fastText en lighed på 0,88, 0,80 og 0,92 for henholdsvis diagnose-, procedure- og medicinkoder. Dette tyder på, at fastText er særlig god til at forstå semantiske sammenhænge mellem medicinske begreber, hvilket er afgørende for opgaver som at klassificere diagnoser eller anbefale behandlinger.

Forudsigelse af bane: GloVe og fastText deler succesen Til forudsigelse af medicinske koder inden for patientforløb var GloVe bedst til diagnoser og medicin, med et område under præcisions-genkaldelseskurven (AUPRC) på henholdsvis 0,45 og 0,81. På den anden side klarede fastText sig bedre end de andre modeller med at forudsige proceduremæssige koder med en AUPRC på 0,66. Dette tyder på, at afhængigt af hvilken type medicinsk kode du ønsker at forudsige, kan en model være mere egnet end en anden.

Hvad betyder det for medicin?

Resultaterne af denne undersøgelse har dybtgående implikationer for fremtiden for medicin og klinisk dataanalyse. For det første demonstrerer de, at neurale sprogmodeller kan bruges til at lære repræsentationer af medicinske begreber, der ikke kun er nyttige til specifikke opgaver, men også fanger den underliggende kliniske betydning. Dette åbner døren til applikationer som automatisk klassificering af diagnoser, anbefaling af personaliserede behandlinger og identifikation af skjulte mønstre i sundhedsdata.

For det andet fremhæver undersøgelsen vigtigheden af ​​at vælge den rigtige model til den rigtige opgave. Mens fastText er ideel til opgaver, der kræver en detaljeret forståelse af medicinsk semantik, er word2vec og GloVe mere effektive til at forudsige kliniske resultater og patientforløb. Dette tyder på, at i stedet for at stole på en enkelt model, kan forskere og sundhedsprofessionelle drage fordel af en kombination af tilgange.

Endelig fremhæver undersøgelsen AI’s potentiale til at transformere den måde, vi analyserer og bruger medicinske data på. Ved at lære at “læse” elektroniske sundhedsjournaler på samme måde som en læge, kan neurale sprogmodeller hjælpe med at låse op for ny indsigt og forbedre patientbehandlingen.

Fremtiden: mod smartere medicin

Efterhånden som AI fortsætter med at udvikle sig, vil vi sandsynligvis se stigende integration af disse modeller i klinisk praksis. Forestil dig en fremtid, hvor læger kan bruge AI-drevne værktøjer til præcist at forudsige en patients risiko for genindlæggelse, anbefale personaliserede behandlinger baseret på historiske data eller endda identificere sygdomme, før de bliver klinisk manifest. Denne undersøgelse er et vigtigt skridt mod den fremtid, der viser, at neurale sprogmodeller ikke kun kan forstå medicinens sprog, men også bruge det til at forbedre patientbehandlingen.

Kort sagt åbner kunstig intelligens nye døre inden for medicinsk dataanalyse, og sprogmodeller som word2vec, fastText og GloVe er på forkant med denne revolution. Efterhånden som vi fortsætter med at udforske dets potentiale, kan vi opdage, at det skjulte sprog i medicinske journaler rummer nøglerne til mere præcis, personlig og effektiv medicin.

Referencer

1. Grandes modelos de lenguaje en la educación médica basada en competencias. Tilgængelig i

2. Avances en la evaluación de modelos de lenguaje para aplicaciones médicas. Tilgængelig i

3. Modelos de Lenguaje en la Docencia Médica: El Potencial de ChatGPT y Otras Herramientas de IA. Tilgængelig i

4. Incrustación de Word y modelo Word2Vec con ejemplo. Tilgængelig i

5. Deep Learning-Driven Comparative Study of Word2Vec, FastText, and GloVe. Tilgængelig i

6. Alban Bornet, Dimitrios Proios, Anthony Yazdani, Fernando Jaume Santero, Guy Haller, Edward Choi, Douglas Teodoro. Comparing neural language models for medical concept representation and patient trajectory prediction. Artificial Intelligence in Medicine, 2025. 103108, ISSN 0933-3657, https://doi.org/10.1016/j.artmed.2025.103108.

#ArtificialIntelligence #Medicine #Surgery #Medmultilingua