Artikkel

Teknologien som tolker alle pasientjournaler

helse, hjerte, journal

Teknologien som tolker alle pasientjournaler

Hvem som kan være bærer av arvelige sykdommer, er det vanskelig å få oversikt over. Nå kan språkteknologi og maskinlæring komme til hjelp.

Det er veldig ulikt hvordan leger fører pasientjournaler. De har ulik skrivestil og ulike språk, og det brukes ulike forkortelser – som må sammenholdes med medisinsk terminologi.  

Det kan gjøre det vanskelig for andre klinikere å tolke journalene. I enkelte tilfeller kan dette bli kritisk. Men nå er håpet at språkteknologi og maskinlæring kan brukes til å analysere journalene.

Generalisere særegenheter

Lilja Øvrelid
Lilja Øvrelid jakter på mønstre i tekster. Foto: Gunhild M . Haugnes/UiO Bruk bildet.

– Målet vårt er at det skal bli enkelt for andre leger å finne relevante data i en journal – uavhengig av hvem som har ført journalen. Det innebærer å generalisere ulike legers særegenheter, sier UiO-forsker Lilja Øvrelid.

Språkteknologi

Språkteknologi: Teknologi som retter seg mot eller tar i bruk menneskelig språk. Handler om å kjenne igjen, analysere og generere språk.

Maskinlæring: En type kunstig intelligens som har som mål å lære. Utvikling av programvare som kan endres når de blir utsatt for nye data, for i neste omgang å kunne forutse hendelser og utfall.

Øvrelid påpeker at det finnes mange måter å si det samme på. Og ett ord kan bety flere ting, avhengig av konteksten. Mennesker forstår som regel hva ordet og setningen betyr ut fra sammenhengen. Men datamaskiner må lære det.

– Derfor må det utvikles algoritmer som finner mønstre i ulike tekster. Slik kan vi skape datasett som vi bruker for å trene maskinene til å forstå.

Spore opp arvelig hjertesykdom

Dette er et av prosjektene i BigMed, som er en storsatsing på presisjonsmedisin og stordatametoder i helsevesenet. Satsingen styres av Oslo universitetssykehus (OUS), og UiO er blant partnerne.

Her ønsker man i første omgang å ta denne teknologien i bruk for pasienter med hypertrofisk kardiomyopati. Det er en sykdom hvor hjertemuskelen er fortykket. Sykdommen skyldes defekter i gener og er ofte arvelig. Mutasjoner som kan føre til utvikling av sykdommen finnes hos ca. 0,5 prosent av befolkningen. Tilstanden er en vanlig årsak til plutselig hjertedød hos personer under 40 år.

For denne typen sykdom er det nyttig å få tilgang til sykdomsdata for hele familien.

Pål Brekke
Pål Brekke driver medisinsk slektsforskning. Foto: OUS Rikshospitalet

Trenes opp til å tolke journaler

– Vi håper maskiner kan trenes opp til å tolke journaler og gjenkjenne slektens sykehistorie. Det kan bidra til at vi bedre kan forutsi hvilke pasienter som har risiko for hjertestans, og det kan hjelpe oss i diagnostikken av arvelige sykdommer, sier overlege og forsker Pål Brekke ved OUS Rikshospitalet.

Et eksempel kan være informasjon i en journal om at en pasient har opplyst at det i familien har vært flere tilfeller av suspekte hendelser, som hjertedød før 40-årsalderen eller hyppige besvimelser.

– Da kan man få mistanke om at det er en arvelig sykdom, og hendelser i familien kan ha betydning for pasientens risiko.

Brekke påpeker at det er nyttig å se på relasjoner mellom personer, blant annet gjøre slektsintervjuer om sykehistorien til søsken, foreldre, besteforeldre og så videre. I neste omgang kan man skille ut det som kan være arvelige fenomener - som denne hjertesykdommen.

Bedre materiale med flere generasjoner

– Det er nyttig når vi skal finne diagnosen. Og vi får kunnskap om hvilke gener vi skal lete etter. Slik kan vi finne ut hvem i slekten som har genfeilen og hvem man bør anbefale screening. Med data fra flere generasjoner får vi bedre materiale, og vi blir vi stadig flinkere på genetisk utredning. Det bidrar selvfølgelig til bedre behandling.

Øvrelid påpeker at denne typen utvikling må skje i et svært sikkert miljø hvor personvern er sentralt.

BigMed har søkt den regionale forskningetiske komiteen om å få undersøke legejournalene til rundt 300 pasienter som har fått diagnosen hypertrofisk kardiomyopati og som tidligere har samtykket til forskning.

Vil du ha flere forskningsnyheter om teknologi og realfag? Følg Titan.uio.no på Facebook eller abonner på nyhetsbrevet vårt

Felles teknologi

Målet er i første omgang å utvikle et verktøy som automatisk trekker ut informasjon om familiehistorie fra pasientjournaler og oppsummerer informasjonen. Dette kan forbedre vurderingen av hjertestansrisiko for personer med denne sykdommen.

Forskerne ser for seg at man relativt enkelt kan ta i bruk samme metode på andre arvelige hjertesykdommer – ja, andre arvelige sykdommer generelt.

– Det gjelder å finne en felles teknologi som kan analysere den underliggende betydningen til teksten i pasientjournaler. Det vil bidra til en større innsikt i hvilke sykdommer hver enkelt kan være disponert for og eventuelt er bærer av, sier Øvrelid.

Kontakt:

Forsker Lilja Øvrelid ved Institutt for informatikk

Mer på Titan.uio.no:

Skriv ny kommentar

Verifiser deg (din epost-adresse vil ikke bli vist offentlig)