自然语言处理对泌尿系结石CT特征的提取:与人工诊断结果的对照研究

目的:研究自然语言处理(NLP)对泌尿系结石CT特征的提取效果.方法:回顾性分析379例泌尿系结石(392个)行手术治疗患者的CT报告,以人工和NLP方法分别进行结石相关图像特征的分析.NLP分析过程:结合人工校正,进行文本信息的提取和加工,通过机器学习制定原则,得到关键特征,交叉验证这些关键特征与不同手术方式的相关性.专家分析过程:三位医师分析CT图像,人工确定需提取的关键特征,分析各种特征与手术方式的相关性.结果:NLP分析所得关键特征为“结石”、“炎症”和“输尿管形态”相关信息,其预测手术方式的符合率为0.456,ROC下面积为0.608.专家分析所得关键特征中,“结石上下位置”、“肾周索条影”、“输尿管壁增厚”和“结石大小”这4个征象与手术方式的选择有相关性(r=0.192、-0.318、-0.285和-0.359,P＜0.05).结论:NLP提取的泌尿系结石的关键CT特征与专家评估的结果类似,其对手术方式的预测效能得到初步肯定.