Sorveglianza delle infezioni del sito chirurgico tramite applicazione di natural language processing su lettere di dimissione ospedaliera: studio retrospettivo presso un ospedale universitario.

Q3 Medicine

Recenti progressi in medicina Pub Date : 2025-10-01 DOI:10.1701/4573.45800

Nunzio Zotti, Guglielmo Arzilli, Francesco Baglivo, Luigi De Angelis, Andrea Porretta, Caterina Rizzo

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Abstract

An AI system based on NLP and machine learning has been developed to identify surgical site infections (SSIs) from hospital discharge letters. After advanced pre-processing and imbalance handling, BERT-FT achieved the best performance (F1=0.79), outperforming TF-IDF and W2V. Large language models (LLMs) showed limitations. The system could support semi-automatic SSI surveillance, with prospects for optimisation in translations, prompts, and infrastructure.

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在医院出院单上使用自然语言处理来监测手术部位的感染:在教学医院进行回访研究。

一种基于NLP和机器学习的人工智能系统已经开发出来，可以从出院信中识别手术部位感染（ssi）。经过先进的预处理和不平衡处理，BERT-FT达到了最佳性能（F1=0.79），优于TF-IDF和W2V。大型语言模型（llm）显示出局限性。该系统可以支持半自动SSI监视，具有翻译、提示和基础设施优化的前景。

本文章由计算机程序翻译，如有差异，请以英文原文为准。

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期刊介绍： Giunta ormai al sessantesimo anno, Recenti Progressi in Medicina continua a costituire un sicuro punto di riferimento ed uno strumento di lavoro fondamentale per l"ampliamento dell"orizzonte culturale del medico italiano. Recenti Progressi in Medicina è una rivista di medicina interna. Ciò significa il recupero di un"ottica globale e integrata, idonea ad evitare sia i particolarismi della informazione specialistica sia la frammentazione di quella generalista.