NeuralCipher Araştırma özeti
Kaynak özetin Türkçe makine çevirisi. Klinik kullanım öncesinde özgün yayınla karşılaştırılmalı; hekim incelemesi değildir. cc by
Yapılandırılmamış dili analiz eden yapay zekanın bir dalı olan NLP, sağlık hizmetlerinde giderek daha fazla kullanılmaktadır. Bununla birlikte, NLP'nin nörolojik bozukluklarda resmi olarak ne ölçüde incelendiği belirsizliğini korumaktadır.ObjectiveNLP'yi yaygın nörolojik bozuklukların teşhisine, tahminine veya tedavisine uygulayan çalışmaları karakterize etmeye çalıştık.MetodlarBu inceleme, PRISMA-ScR'yi (Sistematik İncelemeler için Öngörülen Raporlama Öğeleri ve Tarama İncelemeleri için Meta-Analiz Uzatma) standartlarını takip etti. Arama, 11 Mayıs 2022'de MEDLINE ve Embase kullanılarak yapıldı. Migren, Parkinson hastalığı, Alzheimer hastalığı, inme ve geçici iskemik atak, epilepsi veya multipl sklerozda NLP kullanımı ile ilgili çalışmalar dahil edildi. Konferans özetlerini, inceleme makalelerini ve ayrıca heterojen klinik popülasyonları veya NLP'nin dolaylı klinik kullanımlarını içeren çalışmaları hariç tuttuk. Çalışma özellikleri açıklayıcı istatistikler kullanılarak çıkarılmış ve analiz edilmiştir. Çalışma çıktılarındaki yüksek değişkenlik nedeniyle incelememizde performans ölçümlerini toplamadık.SonuçlarToplam 916 çalışma tespit edildi, bunların 41'i (%4.5) tüm uygunluk kriterlerini karşıladı ve son incelemeye dahil edildi. Çalışmaların 41'inde en sık temsil edilen bozukluklar inme ve geçici iskemik atak (n=20, %49), ardından epilepsi (n=10, %24), Alzheimer hastalığı (n=6, %15) ve multipl skleroz (n=5, %12) idi. Uygunluk kriterlerimizi karşılayan migren veya Parkinson hastalığında NLP kullanımı ile ilgili hiçbir çalışma bulamadık. NLP'nin temel amacı tanı (n=20, %49), ardından hastalık fenotiplemesi (n=17, %41), prognostikasyon (n=9, %22) ve tedavi (n=4, %10) idi. Toplamda, 18 (%44) çalışma sadece makine öğrenimi yaklaşımları, 6 (%15) kurala dayalı yöntemler ve 17 (%41) her ikisini de kullandı.SonuçlarNLP'nin tanı için en yaygın olarak uygulandığını bulduk, NLP'nin nörolojik uzmanlığa sınırlı erişime sahip ayarlarda tanı doğruluğunu artırmada potansiyel bir rol oynadığını ima ettik. Ayrıca nörolojik NLP araştırmalarında çeşitli boşluklar bulduk, bazı rahatsızlıkları ele alan çok az sayıda çalışma var, bu da ek araştırma alanları önerebilir.Trial registerProspective Register of Systematic Reviews (PROSPERO) CRD42021228703; https://www.crd.york.ac.uk/PROSPERO/display_record.php?RecordID=228703.
Özgün kaynak özetini okuyun
BackgroundNatural language processing (NLP), a branch of artificial intelligence that analyzes unstructured language, is being increasingly used in health care. However, the extent to which NLP has been formally studied in neurological disorders remains unclear.ObjectiveWe sought to characterize studies that applied NLP to the diagnosis, prediction, or treatment of common neurological disorders.MethodsThis review followed the PRISMA-ScR (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses Extension for Scoping Reviews) standards. The search was conducted using MEDLINE and Embase on May 11, 2022. Studies of NLP use in migraine, Parkinson disease, Alzheimer disease, stroke and transient ischemic attack, epilepsy, or multiple sclerosis were included. We excluded conference abstracts, review papers, as well as studies involving heterogeneous clinical populations or indirect clinical uses of NLP. Study characteristics were extracted and analyzed using descriptive statistics. We did not aggregate measurements of performance in our review due to the high variability in study outcomes, which is the main limitation of the study.ResultsIn total, 916 studies were identified, of which 41 (4.5%) met all eligibility criteria and were included in the final review. Of the 41 included studies, the most frequently represented disorders were stroke and transient ischemic attack (n=20, 49%), followed by epilepsy (n=10, 24%), Alzheimer disease (n=6, 15%), and multiple sclerosis (n=5, 12%). We found no studies of NLP use in migraine or Parkinson disease that met our eligibility criteria. The main objective of NLP was diagnosis (n=20, 49%), followed by disease phenotyping (n=17, 41%), prognostication (n=9, 22%), and treatment (n=4, 10%). In total, 18 (44%) studies used only machine learning approaches, 6 (15%) used only rule-based methods, and 17 (41%) used both.ConclusionsWe found that NLP was most commonly applied for diagnosis, implying a potential role for NLP in augmenting diagnostic accuracy in settings with limited access to neurological expertise. We also found several gaps in neurological NLP research, with few to no studies addressing certain disorders, which may suggest additional areas of inquiry.Trial registrationProspective Register of Systematic Reviews (PROSPERO) CRD42021228703; https://www.crd.york.ac.uk/PROSPERO/display_record.php?RecordID=228703.
Bilimsel değerlendirme
Araştırma sorusu
Sorunun kapsamı orijinal çalışma üzerinden değerlendirilir.
Yöntem ve örneklem
Çalışma tasarımı ve örneklem için kaynak makaleyi kontrol edin.
Temel bulgular
Bu kayıt için editoryal olarak onaylanmış bulgu özeti henüz yayımlanmadı.
Sınırlılıklar
Sonuçların genellenebilirliği, yanlılık ve klinik anlamı ayrıca incelenmelidir.
Bibliyografik veriden yöntem, örneklem veya klinik sonuç çıkarımı yapılmaz.