ICD-Liaison de 10 cm - Amazon Comprehend Medical

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ICD-Liaison de 10 cm

Utilisez Infer ICD1 0CM pour détecter les affections médicales possibles sous forme d'entités et liez-les aux codes de la version 2024 de la Classification internationale des maladies, 10e révision, modification clinique (ICD-10-CM). Le ICD -10-CM est fourni par les Centers for Disease Control and Prevention des États-Unis ()CDC.

Lorsque des problèmes médicaux sont détectés, InferICD10CM renvoie les codes ICD -10-CM et les descriptions correspondants. Les conditions détectées sont répertoriées par ordre décroissant de confiance. Les scores indiquent la confiance dans l'exactitude des entités correspondant aux concepts trouvés dans le texte. Les informations connexes telles que les antécédents familiaux, les signes, les symptômes et la négation sont reconnues comme des traits. Des informations supplémentaires telles que les désignations anatomiques et l'acuité sont répertoriées sous forme d'attributs.

Infer ICD1 0CM convient parfaitement aux scénarios suivants :

  • Aider au codage médical professionnel des dossiers des patients

  • Études et essais cliniques

  • Intégration à un système logiciel médical

  • Dépistage et diagnostic précoces

  • Gestion de la santé de la population

ICDCatégorie -10-CM

Infer que ICD1 0CM détecte les entités de la MEDICAL_CONDITION catégorie. Des informations connexes supplémentaires sont également détectées et liées sous forme d'attributs ou de traits.

ICDTypes de -10 cm

Infer ICD1 0CM détecte les entités des types DX_NAME et. TIME_EXPRESSION

ICDCaractéristiques de -10 cm

Infer ICD1 0CM détecte les informations contextuelles suivantes sous forme de traits :

  • DIAGNOSIS: Identification d'un problème médical déterminé par l'évaluation des symptômes.

  • HYPOTHETICAL: Une indication selon laquelle un problème médical est exprimé sous forme d'hypothèse.

  • LOW_CONFIDENCE: Une indication selon laquelle un problème médical est exprimé comme présentant un degré élevé d'incertitude. Cela n'est pas directement lié aux scores de confiance fournis.

  • NEGATION: Indication de l'absence d'un problème de santé.

  • PERTAINS_TO_FAMILY: Une indication qu'un problème médical concerne la famille du patient, et non le patient lui-même.

  • SIGN: Affection médicale signalée par le médecin.

  • SYMPTOM: Affection médicale signalée par le patient.

ICDAttributs -10-CM

Infer ICD1 0CM détecte les informations contextuelles suivantes sous forme d'attributs :

  • DIRECTION: Termes directionnels. Par exemple, gauche, droite, médial, latéral, supérieur, inférieur, postérieur, antérieur, distal, proximal, contralatéral, bilatéral, ipsilatéral, dorsal ou ventral.

  • SYSTEM_ORGAN_SITE: Localisation anatomique.

  • ACUITY:Détermination d'un cas de maladie, tel qu'une maladie chronique, aiguë, soudaine, persistante ou progressive. Cela ne s'applique qu'au MEDICAL_CONDITION type.

  • QUALITY: Tout terme descriptif de l'affection, tel que le stade ou le grade.

Catégorie d'expression temporelle

La TIME_EXPRESSION catégorie détecte les entités liées au temps. Cela inclut des entités telles que les dates et des expressions temporelles telles que « il y a trois jours », « aujourd'hui », « actuellement », « jour d'admission », « le mois dernier » ou « 16 jours ». Les résultats de cette catégorie ne sont renvoyés que s'ils sont associés à une entité. Par exemple, l'expression « Hier, le patient a reçu un diagnostic de grippe » reviendrait Yesterday sous la forme d'une TIME_EXPRESSION entité recoupant l'DX_NAMEentité « grippe ». Cependant, « hier » ne serait pas reconnu comme une entité dans l'expression « hier, le patient promenait son chien ».

Types

Le type reconnu TIME_EXPRESSION est TIME_TO_DX_NAME : la date à laquelle un problème médical est apparu. L'attribut de ce type estDX_NAME.

Type de relation

Le RELATIONSHIP_TYPE fait référence à la relation entre une entité et un attribut. Ce qui RELATIONSHIP_TYPE est reconnu est OVERLAP : TIME_EXPRESSION correspond à l'entité détectée.

Exemples de saisie et de réponse

Note

Pour une syntaxe de API saisie et de réponse spécifique, voir Infer ICD1 0CM dans le Amazon API Comprehend Medical Reference.

L'exemple de texte de saisie suivant montre le fonctionnement de InferICD10CM l'opération. Pour afficher tout le texte saisi, faites défiler le curseur sur le bouton Copier.

"The patient is a 71-year-old female patient of Dr. X. The patient presented to the emergency room last evening with approximately 7 to 8 day history of abdominal pain which has been persistent. She has had no nausea and vomiting, but has had persistent associated anorexia. She is passing flatus, but had some obstipation symptoms with the last bowel movement two days ago. She denies any bright red blood per rectum and no history of recent melena. Her last colonoscopy was approximately 5 years ago with Dr. Y. She has had no definite fevers or chills and no history of jaundice. The patient denies any significant recent weight loss."

L'InferICD10CMopération renvoie la sortie suivante au JSON format (abrégé pour des raisons de concision).

{ "Entities": [ { "Id": 1, "Text": "abdominal pain", "Category": "MEDICAL_CONDITION", "Type": "DX_NAME", "Score": Float, "BeginOffset": 153, "EndOffset": 167, "Attributes": [ { "Type": "ACUITY", "Score": Float, "RelationshipScore": Float, "Id": 2, "BeginOffset": 183, "EndOffset": 193, "Text": "persistent", "Traits": [] } ], "Traits": [ { "Name": "SYMPTOM", "Score": Float } ], "ICD10CMConcepts": [ { "Description": "Unspecified abdominal pain", "Code": "R10.9", "Score": Float }, { "Description": "Epigastric pain", "Code": "R10.13", "Score": Float }, { "Description": "Lower abdominal pain, unspecified", "Code": "R10.30", "Score": Float }, { "Description": "Generalized abdominal pain", "Code": "R10.84", "Score": Float }, { "Description": "Upper abdominal pain, unspecified", "Code": "R10.10", "Score": Float } ] } ... "ModelVersion": "3.0.0.20231001" }

InferICD10CMreconnaît également lorsqu'une entité est annulée dans le texte. Par exemple, si un patient ne présente aucun symptôme, le symptôme et la négation sont identifiés comme des traits et répertoriés avec un score de confiance. Sur la base des données saisies dans l'exemple précédent, le symptôme Nausea sera répertorié sous la NEGATION forme d'une absence de nausée chez le patient.

{ "Id": 3, "Text": "nausea", "Category": "MEDICAL_CONDITION", "Type": "DX_NAME", "Score": Float, "BeginOffset": 210, "EndOffset": 216, "Attributes": [], "Traits": [ { "Name": "SYMPTOM", "Score": Float }, { "Name": "NEGATION", "Score": Float } ], "ICD10CMConcepts": [ { "Description": "Nausea with vomiting, unspecified", "Code": "R11.2", "Score": Float }, { "Description": "Nausea", "Code": "R11.0", "Score": Float } ] }