患者故事
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案例分享-人工智能和自然语言学习技术应用于真实世界研究数据(RWD)的采集创新
在医疗领域，高效和准确的数据采集与应用一直是临床研究的关键环节。精鼎医药高级总监、亚太区真实世界数据策略负责人张麟博士在会上分享了一项创新研究项目，该项目将人工智能（AI）和自然语言学习（NLP）技术在医疗数据采集中实际运用取得了显著的成果。
研究项目以广东中山三院牵头联合10家医院，针对乙肝领域开展了一项回顾性的真实世界研究。通过一套人工智能技术的应用系统，结合NLP、光学字符识别（OCR）技术及REDCap Academy系统，来提高医疗数据采集的效率和质量。项目选择了乙肝领域作为突破口，希望通过建立该疾病领域的数据标准，推动医疗数据的规范化和标准化。
技术应用与创新：研究团队采用了开源的Paddle （layout）系统，通过训练3000例乙肝数据，建立针对乙肝数据的OCR模型。同时，利用NLP技术，训练23,000例数据，实现了文本数据的自动映射到REDCap系统。
数据采集与处理：研究中，除了系统中的电子病历文档（EMR），另通过拍照（Screen captures）将患者的检验指标与病历文本等数据传输到系统并通过OCR模型和NLP技术进行处理，最终自动映射到REDCap系统。
数据脱敏保护患者隐私：数据采集过程全程数据脱敏,确保采集的数据不涉及患者隐私。
效率与准确性比较：通过比较人工与AI技术采集数据，结果显示，人工采集单个病例数据所需时间约150分钟，准确率约为98%。而使用AI技术后，采集时间缩短至25分钟，准确率为97%，确保效率和高准确率并存。
该研究成果已在“暨南大学学报”上发表。张麟博士及其合作团队还计划进一步探索基于大语言模型（LLM）的数据采集，以实现数据采集的迭代优化。
欢迎点击回放视频观看张麟博士的完整演讲内容。欲了解更多专家在《扬帆出海，如何实现创新药价值最大化》学术研讨会中的分享，请查看完整版研讨会回放视频。
点击阅读研究论文：人工智能数据采集在慢性乙型肝炎患者真实世界研究中的应用