배경:큰 데이터베이스에 풍부한 정보를 제공에 대한 연구진은,그러나 식별 환자 동료 종종의 사용에 의존 현재 절차적 용어(CPT)코드입니다., 특히,stoma 수술에 대한 연구는 ileostomy 절차와 인공 항문 절차를 식별하고 차별화하는 데있어 CPT 코드의 정확성에 의해 제한되었습니다. Stoma 형성 및 역전과 관련된 합병증의 유병률은 stoma 유형간에 극적으로 다르기 때문에이 구별을하는 것이 중요합니다. Nlp(Natural language processing)는 텍스트 기반 검색을 허용하는 프로세스입니다. 자동 검색 콘솔은 nlp 기반 소프트웨어로 조사자가 nlp 지원 문서 분류를 설계하고 수행할 수 있습니다., 이 연구에서 우리는 인공 항문 절개 절차와 ileostomy 를 차별화하는 cpt 코드와 NLP 의 역할을 평가했습니다.
방법을 사용하여 CPT 코드,우리는 실시 회고전 연구를 식별하는 모든 환자를 겪고 있는 인공 항문 관련 절차에서 하나의 기관 간 월 2005 년 월 2011. 모든 수술 후 보고서는 이 시간 동안 검토되었으을 추상화하는 다음과 같은 변수가 형성 또는 반전과 회장루 또는 인공 항문 형성. 숙달 수술 일정에 대한 CPT 코드의 검증에 대한 민감도 및 특이성이 계산되었다., 수술 보고서는 ileostomy 와 인공 항문 관련 절차를 구별하기 위해 NLP 를 사용하여 평가되었습니다. Ileostomy 또는 colostomy 절차를 가진 환자를 확인하기위한 민감도 및 특이성은 전체 코호트에 대한 CPT 코드 및 NLP 에 대해 계산되었다.
결론:CPT 코드를 식별할 수 있습 효과적으로 있던 환자는 인공 항문 절차와 적절한 구별 간 형성과 반전나 CPT 코드를 구분할 수 없다 회장루에서는 인공 항문 형성. NLP 는 ileostomy 와 인공 항문 관련 절차를 구별하는데 사용될 수 있습니다., 데이터 검색에서 전자 의료 기록과 함께 NLP 의 역할은 추가 조사를 보증합니다.
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