KUNSTIG INTELLIGENS IDENTIFICERER BLØDNINGSEPISODER I PATIENTJOURNALEN | DSTHFORUM 2 | 2021
«
Kunstig intelligens identificerer blødningsepisoder i patientjournalen Af: Rasmus Søgaard Hansen1, Jannik Skyttegaard Pedersen1,2, Martin Sundahl Laursen1,2, Thiusius Rajeeth Savarimuthu2 & Pernille Just Vinholt1
1
Afdeling for Klinisk Biokemi og Farmakologi, Odense Universitetshospital Mærsk Mc-Kinney Møller Instituttet, Syddansk Universitet
Korresponderende forfatter: Læge, Rasmus Søgaard Hansen Ph.d.-studerende og Hoveduddannelseslæge T: 2886 2288 – E: Rasmus.Sogaard.Hansen@rsyd.dk
2
Blødning under indlæggelse er en hyppig komplikation Det er vigtigt at finde og håndtere patienter med blødningsrisiko, da blødning indenfor 14 dages indlæggelse optræder hos 3,2 % af medicinske patienter [1], og 1/3 af disse er svære blødninger [1,2]. Tidligere blødningsepisoder er en af de væsentligste risikofaktorer for fornyet blødning, men det kan være en besværlig og tidskrævende proces at afdække patientens tidligere blødningsepisoder via anamnesen, der er omfattende, og journalgennemgang, da teksten ofte er lang og ustruktureret. Vi vil derfor her belyse en mulig ny tilgang, som grundigt og hurtigt afdækker blødningshistorikken.
Tidligere blødningsepisoder er en af de væsentligste risikofaktorer for fornyet blødning.
| FORTSÆTTER
11
