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Workflow-based Data Reconciliation for Clinical Decision Support: Case of Colorectal Cancer Screening and Surveillance

机译:用于临床决策支持的基于工作流的数据协调:大肠癌筛查和监测病例

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摘要

A major barrier for computer-based clinical decision support (CDS), is the difficulty in obtaining the patient information required for decision making. The information gap is often due to deficiencies in the clinical documentation. One approach to address this gap is to gather and reconcile data from related documents or data sources. In this paper we consider the case of a CDS system for colorectal cancer screening and surveillance. We describe the use of workflow analysis to design data reconciliation processes. Further, we perform a quantitative analysis of the impact of these processes on system performance using a dataset of 106 patients. Results show that data reconciliation considerably improves the performance of the system. Our study demonstrates that, workflow-based data reconciliation can play a vital role in designing new-generation CDS systems that are based on complex guideline models and use natural language processing (NLP) to obtain patient data.
机译:基于计算机的临床决策支持(CDS)的主要障碍是难以获得决策所需的患者信息。信息鸿沟通常是由于临床文献资料不足所致。解决这一空白的一种方法是从相关文档或数据源收集和协调数据。在本文中,我们考虑了用于结肠直肠癌筛查和监测的CDS系统。我们描述了使用工作流分析来设计数据协调过程。此外,我们使用106位患者的数据集对这些过程对系统性能的影响进行了定量分析。结果表明,数据协调可大大提高系统的性能。我们的研究表明,基于工作流的数据协调可以在设计基于复杂准则模型并使用自然语言处理(NLP)来获取患者数据的新一代CDS系统中发挥至关重要的作用。

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