Naturlig språkbehandling i kliniska vårdmiljöer: identifiering av läkemedelsbiverkningar i elektroniska patientjournaler : En scoping review

Sammanfattning

Bakgrund: Läkemedelsbiverkningar orsakar läkemedelsrelaterade skador och medför stora kostnader för hälso- och sjukvården. Trots att rapportering av biverkningar är central för patientsäkerheten är underrapportering ett välkänt problem, och spontanrapportering fångar inte alla biverkningar. Den snabba digitaliseringen har samtidigt gjort stora mängder kliniska data tillgängliga i elektroniska patientjournaler (EHR), vilket skapar möjligheter för analys. Många biverkningsrelaterade händelser dokumenteras dock i ostrukturerad text som är svår att granska manuellt. Naturlig språkbehandling (NLP) har därför lyfts fram som en möjlig metod för att identifiera sådana händelser, men området präglas fortfarande av metodologiska och datarelaterade utmaningar. Syfte: Syftet var att kartlägga hur tidigare studier har använt naturlig språkbehandling för att identifiera läkemedelsbiverkningar i elektroniska patientjournaler från kliniska vårdmiljöer samt att belysa de möjligheter och utmaningar som beskrivs i litteraturen. Metod: Studien genomfördes som en scoping review. Artiklar identifierades genom sökningar i tre databaser och tolv artiklar inkluderades i analysen. Materialet analyserades med tematisk analys. Resultat: Resultaten visar att NLP främst användes genom modeller som kombinerade entitetsigenkänning (NE) och relationsextraktion (RE), där transformer-modeller generellt presterade bäst. Dokumentationsbrister, språklig komplexitet, kontextberoende uttryck och metodval utgjorde återkommande hinder för NLP-modellerna, vilket leder till begränsad tillförlitlighet i biverkningsdetektion. Möjligheter identifierades i form av förbättrad patientsäkerhet genom tidigare upptäckt av biverkningar, en förmåga att identifiera biverkningar som annars inte fångas i strukturerad dokumentation och förbättrat stöd för kliniskt beslutsfattande. Slutsats: NLP kan stärka farmakovigilans genom att synliggöra biverkningsinformation som annars inte fångas i strukturerad dokumentation. För att tekniken ska fungera tillförlitligt krävs dock modeller som klarar språklig variation och variation i dokumentation, hög datakvalitet och genomtänkt integration i kliniska arbetsflöden. Om dessa förutsättningar uppfylls har NLP potential att bli ett betydelsefullt stöd för patientsäkerhet och kliniskt beslutsfattande.