TriNetX เปิดตัวเทคโนโลยีสกัดข้อมูลข้อเท็จจริงจากบันทึกทางคลินิกที่ผ่านการตรวจสอบโดยมนุษย์ เพื่อมอบข้อมูลที่นักวิจัยเชื่อถือได้

ข้อมูลข้อเท็จจริงทางคลินิกที่สกัดด้วย NLP รูปแบบใหม่นี้ได้รับการประเมินระดับความเชื่อมั่น ผ่านการทดสอบเทียบกับบันทึกที่มนุษย์ใส่คำกำกับข้อมูล และเชื่อมโยงกับข้อมูลเวชระเบียนอิเล็กทรอนิกส์แบบมีโครงสร้างของผู้ป่วยรายเดียวกันที่ผ่านการลบข้อมูลระบุตัวตนแล้ว

เคมบริดจ์, แมสซาชูเซตส์, 10 พฤศจิกายน 2569 /PRNewswire/ — ในยุคที่ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ทำให้การดึงข้อมูลจากบันทึกทางคลินิกเป็นเรื่องง่ายกว่าที่เคย คำถามที่ท้าทายยิ่งกว่าสำหรับนักวิจัยคือ ข้อมูลเหล่านั้นเชื่อถือได้เพียงใดเมื่อนำไปใช้สร้างหลักฐานจากข้อมูลโลกจริง TriNetX® เครือข่ายข้อมูลสุขภาพแบบสหพันธ์ชั้นนำของโลก ประกาศเปิดตัว Facts from Clinical Notes ซึ่งเป็นข้อมูลข้อเท็จจริงที่สกัดจากบันทึกทางคลินิกด้วยเทคโนโลยีประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) โดยพร้อมให้ใช้งานแล้วบนแพลตฟอร์ม TriNetX LIVE™ และในรูปแบบชุดข้อมูลที่ดาวน์โหลดได้ ความสามารถใหม่นี้ช่วยให้นักวิจัยเข้าถึงข้อมูลที่พร้อมนำไปวิเคราะห์จากบันทึกและรายงานทางคลินิกกว่า 800 ล้านรายการ ซึ่งคาดว่าจะเพิ่มขึ้นเป็นประมาณ 1 พันล้านรายการภายในสิ้นปี 2569

บันทึกทางคลินิกมีรายละเอียดสำคัญ เช่น ระยะของโรค สถานะสมรรถภาพของผู้ป่วย และผลการตรวจตัวบ่งชี้ทางชีวภาพ ซึ่งช่วยเสริมข้อมูลเวชระเบียนแบบมีโครงสร้าง แต่รายละเอียดเหล่านี้มักสกัดออกมาได้อย่างน่าเชื่อถือยาก TriNetX จึงผสาน AI เข้ากับความเชี่ยวชาญเชิงลึกด้านคลินิกและสารสนเทศ เพื่อพัฒนากระบวนการทำงานที่มีมนุษย์ร่วมตรวจสอบ โดยฝึกโมเดลด้วยชุดบันทึกมาตรฐานอ้างอิง (gold standard) ที่ผ่านการใส่คำกำกับข้อมูลจำนวนมาก TriNetX ทดสอบกระบวนการทุกชุดกับบันทึกที่มนุษย์ใส่คำกำกับข้อมูล แตกต่างจากแนวทางที่สิ้นสุดเพียงขั้นตอนสกัดข้อมูล พร้อมกำหนดคะแนนความเชื่อมั่นให้ข้อเท็จจริงแต่ละรายการ และเชื่อมโยงข้อมูลจากบันทึกกับข้อมูลเวชระเบียนอิเล็กทรอนิกส์ (EHR) แบบมีโครงสร้างของผู้ป่วยรายเดียวกันที่ผ่านการลบข้อมูลระบุตัวตนแล้ว เพื่อให้นักวิจัยสามารถขยายกลุ่มตัวอย่างในการศึกษาและกำหนดลักษณะปรากฏของโรคที่ละเอียดและมีความหมายทางคลินิกมากขึ้น

มาตรการรับรองความน่าเชื่อถือ 3 ประการสำหรับข้อเท็จจริงทุกรายการ:

การกำกับดูแลโดยมนุษย์ ผู้เชี่ยวชาญทางคลินิกจะตรวจสอบและแก้ไขข้อมูลที่ AI ระบุไว้ จากนั้นจึงนำผลการแก้ไขไปฝึกโมเดลใหม่ โดยแต่ละโมดูลต้องมีค่าความแม่นยำเชิงบวก อย่างน้อย 0.90 เมื่อเทียบกับบันทึกที่มนุษย์ใส่คำกำกับข้อมูล

การตรวจสอบยืนยันทางคลินิก ข้อมูลข้อเท็จจริงที่สกัดได้จะถูกตรวจสอบกับรูปแบบทางคลินิกที่คาดว่าจะพบ ไม่ใช่ประเมินจากตัวชี้วัดของโมเดลเพียงอย่างเดียว ตัวอย่างเช่น เส้นโค้งการรอดชีวิตที่สร้างขึ้นจากข้อมูลสถานะสมรรถภาพของผู้ป่วยตามเกณฑ์ Eastern Cooperative Oncology Group (ECOG) ที่สกัดได้แสดงให้เห็นว่าผู้ป่วยที่มีคะแนนตั้งแต่ 2 ขึ้นไปมีอัตราการรอดชีวิตต่ำกว่า

การติดตามตรวจสอบอย่างต่อเนื่อง TriNetX ติดตามประสิทธิภาพของโมเดลเมื่อมีองค์กรด้านสุขภาพแห่งใหม่เข้าร่วมโครงการบันทึกทางคลินิก และเมื่อมีบันทึกประเภทใหม่เข้ามา พร้อมปรับปรุงโมเดลเมื่อพบความแตกต่างของข้อมูล

ผลลัพธ์เบื้องต้นแสดงให้เห็นว่าข้อมูลข้อเท็จจริงจากบันทึกทางคลินิกช่วยเพิ่มความครอบคลุมของข้อมูลสถานะการสูบบุหรี่จาก 22% เป็น 67% ทำให้พบผู้ป่วยในกลุ่มศึกษามะเร็งปอดมากกว่าการใช้ข้อมูลแบบมีโครงสร้างเพียงอย่างเดียวถึง 6 เท่า และสามารถระบุสถานะสมรรถภาพตามเกณฑ์ ECOG และ Karnofsky ของผู้ป่วยมะเร็ง 292,000 ราย ซึ่งไม่มีข้อมูลดังกล่าวในช่องข้อมูลแบบมีโครงสร้าง

“การนำ AI ไปอ่านข้อมูลในเวชระเบียนเป็นเรื่องง่าย แต่สิ่งที่ทำให้ TriNetX แตกต่างคือวิธีการของเรา ซึ่งยึดมั่นในระเบียบวิธีทางวิทยาศาสตร์และอาศัยความเชี่ยวชาญของมนุษย์ผ่านเครือข่ายแบบสหพันธ์ทั่วโลกที่ข้อมูลยังคงอยู่ภายในสถาบันผู้สร้างข้อมูลนั้น” August Calhoun ประธานเจ้าหน้าที่บริหารของ TriNetX กล่าว “ด้วยเหตุนี้ บันทึกทางคลินิกจึงสามารถนำมาใช้สร้างหลักฐานที่ผ่านการตรวจสอบอย่างเข้มงวดได้ ในขณะที่ AI กำลังกลายเป็นส่วนหนึ่งของงานวิจัยในชีวิตประจำวัน”

“ไม่มีระบบใดสามารถสกัดรายละเอียดทุกอย่างจากบันทึกทางคลินิกได้อย่างแม่นยำและมีความหมายพร้อมกันทั้งหมด ซึ่งเป็นข้อจำกัดที่เกิดจากธรรมชาติของภาษาที่ใช้ในทางคลินิก” Matvey Palchuk, MD, MS, FAMIA ประธานเจ้าหน้าที่ด้านสารสนเทศการแพทย์ของ TriNetX กล่าว “นั่นคือเหตุผลที่การตรวจสอบความถูกต้องมีความสำคัญ เป้าหมายของเราคือการสกัดข้อเท็จจริงที่สามารถเชื่อถือได้เพื่อนำไปสร้างหลักฐาน”

ปัจจุบัน Facts from Clinical Notes ที่สกัดด้วย NLP ครอบคลุมข้อมูลประวัติทางสังคม (สถานะการสูบบุหรี่และการดื่มแอลกอฮอล์) โรคหัวใจ โรคปอด มะเร็งวิทยาทั่วไปและตัวบ่งชี้ทางชีวภาพ โรคตับ และด้านอื่น ๆ โดยสมาชิกเครือข่าย TriNetX สามารถใช้งานได้แล้ว ดูข้อมูลเพิ่มเติมได้ที่ trinetx.com/data/clinical-notes

เกี่ยวกับ TriNetX, LLC

TriNetX® คือ The Global Truth Engine for Better Human Health® ด้วยเครือข่ายที่เชื่อมโยงถึงกันอย่างปลอดภัย ครอบคลุมสถานพยาบาลกว่า 14,200 แห่งในมากกว่า 20 ประเทศ TriNetX มอบหลักฐานที่น่าเชื่อถือและผ่านการตรวจสอบตามมาตรฐานทางวิทยาศาสตร์ที่เข้มงวดที่สุดในโลก ด้วยการผสานข้อมูลจากทั่วโลก ความมุ่งมั่นด้านความถูกต้องน่าเชื่อถืออย่างไม่ลดละ และการบูรณาการ AI เข้ากับสติปัญญาของมนุษย์ในรูปแบบที่หาได้ยาก TriNetX จึงช่วยเร่งการค้นพบใหม่ ๆ และขับเคลื่อนผลลัพธ์ด้านสุขภาพที่ดีขึ้นทั่วโลก ดูข้อมูลเพิ่มเติมได้ที่ trinetx.com หรือติดตาม TriNetX ทาง LinkedIn

ติดต่อสื่อมวลชน
TriNetX
Karen Tunks
อีเมล: [email protected]

ข่าวที่เกี่ยวข้อง

BangkokStyle