电子病历识别系统在新冠肺炎症状监测中的准确性探究

"这篇研究文章探讨了如何利用电子病历识别系统(EMRRS)来监测新冠肺炎(COVID-19)的相关症状。通过分析基于自然语言处理的EMRRS在识别门急诊病历中与COVID-19关联的主要症状的准确性，作者们评估了该系统在疾病监测中的潜力。研究选取2020年4月1日至4月10日期间某三甲医院4802例患者的电子病历，并以临床医生的判断作为标准，比较EMRRS和患者自填指标的效能。结果显示，EMRRS在识别关键症状如发热和咳嗽方面的灵敏度和阳性预测值均超过93%，Kappa值超过0.94，表现出与金标准的高度一致性，表明EMRRS在COVID-19相关症状的识别和监测中具有较高的可靠性和实用性。" 本文着重关注的是电子病历识别系统在公共卫生领域的应用，特别是在COVID-19大流行背景下。电子病历（EMR）是医疗信息数字化的重要组成部分，而EMRRS则通过自然语言处理技术从这些记录中提取关键信息。自然语言处理(NLP)是一种人工智能技术，能够理解、解释和生成人类语言，使其成为从非结构化文本（如医生笔记）中提取有意义数据的理想工具。 在这项研究中，EMRRS被用来自动识别与COVID-19相关的症状，如发热和咳嗽，这是疾病的典型表现。通过对4802例患者电子病历的随机抽样，研究者比较了EMRRS识别出的症状与患者自我报告以及临床医生的诊断结果。评估指标包括阳性预测值、灵敏度、特异度和Youden指数，这些都是衡量检测方法有效性的常用统计指标。通过这些指标，研究证明了EMRRS在识别COVID-19相关症状方面优于患者自填信息，并且与临床医生的判断高度一致。 这项工作强调了EMRRS在疾病监测中的潜在价值，特别是在大规模流行病监控中，可以快速准确地识别出可能的COVID-19病例，有助于早期发现和控制疫情。此外，这一研究也提醒我们，结合先进的信息技术和临床实践，可以提高公共卫生系统的响应速度和效率，为未来的公共卫生挑战提供有力的支持。