医学新闻，自然语言处理(NLP)可以诊断早期和微妙的迹象语言相关的认知障碍患者的肝功能衰竭。约翰霍普金斯大学医学研究人员在《数字医学》杂志上发表的一项研究表明，肝脏移植后，认知功能可能会恢复。

        NLP是一项让电脑阅读、破译、理解和理解人类语言的技术，它是互联网搜索引擎、电子邮件过滤器、亚马逊(Amazon)的Alexa和苹果(Apple)的Siri等数字助手，以及语言到语言的翻译应用程序背后的推动力量。

        ESLD与短暂的认知异常相关，如注意力持续时间缩短、记忆丧失和精神运动速度降低，以及个体对周围世界的探测和反应能力。当衰竭的肝脏不能很好地清除血液中的毒素，并穿过脑血屏障时，这种麻烦的混乱就发生了。

        约80%的ESLD患者存在与较差生活质量相关的神经认知改变，包括睡眠和工作表现的恶化。多达20%的ESLD患者可发展为最严重的认知障碍，即明显的肝性脑病，一年后的死亡率为43%。

        “我们目前还没有一个可靠的方法来识别需要肝脏移植的病人的认知异常，”资深研究作者Douglas Mogul医学博士说,每约翰·霍普金斯儿童中心儿科助理教授和儿科肝移植医学主任。

        “我们的发现表明，NLP可能会提供认知问题的早期诊断，指导我们处理这个问题，并帮助改善患者的生活质量，直到获得捐赠的器官。”

        总的来说，研究人员发现，在句子长度、单词长度和其他语言特征方面，NLP检测到移植前和移植后明显的、但细微的差异，这表明该技术可以发展成为一种有价值的诊断工具。

        根据器官共享联合网络，肝脏是第二大移植器官，仅次于肾脏。2017年，约有8100名ESLD患者接受了肝脏移植，近1.4万名患者在等待捐赠器官。

        在他们的研究中,研究人员发现81 ESLD患者接受肝移植之间的约翰霍普金斯医院4月1日2013(当约翰霍普金斯医院患者第一次能够发送他们的照顾者的电子邮件消息,让他们进入他们的个人电子医疗记录),和2018年1月31日。

        ESLD组患者在移植前和移植后至少发送了一条患者到供体的电子信息。研究人员将他们的年龄、性别和种族与另一组患有肝脏疾病但没有进行肝脏移植评估的患者进行了对比，他们的记录中也有电子邮件信息。

        通过19种语言特征的自然语言处理方法(NLP)对两组信息进行评估，包括单词长度、句子长度、单词类型(名词、代词、动词、形容词等)和主宾比。

        每位患者的肝病严重程度根据终末期肝病模型(MELD)进行分级，MELD是一种基于实验室检测的数值分级，在6到40之间。MELD评分为30分或更高的患者最需要移植。

        ”患者MELD分数最高,我们发现他们的信息更少的字母/单词,更少的六个字母以上的话,每句和单词在移植之前,”说,这项研究的合作者和计算语言学家Masoud Rouhizadeh,理学硕士,博士,一个NLP领导约翰霍普金斯研究所的临床和转化研究及其临床中心NLP的创始人之一。“就好像他们在寻找词语来表达自己的意思。”

        在移植手术后，大多数病人回到了正常或接近正常的语言模式——更简洁的句子和更长的单词，包括更多的六个字母或更多的单词。

        研究人员说，在其他NLP测量中，无论是ESLD组成员在移植前和移植后写下的信息，还是将这些信息与对照组参与者写下的信息进行比较，都没有显著差异。

        作为NLP如何帮助显示和识别受损认知功能的一个例子，Rouhizadeh说，看看以下研究参与者在移植前的声明:

        “我的妻子要求我在给我的残疾保险公司发传真时，请您提供以下信息。一旦我重新回到全职工作，我将不得不等待一段较长的时间，如果我将得到任何好处。”

        现在，他说，将这个杂乱无章的信息与来自同一个ESLD患者在接受新肝脏移植后的更直接的信息进行比较:

        “我安排了一个小假期，将离开小镇3天。我妻子想确保这一切都会好起来。”

        莫卧儿说，这个例子表明，使用NLP分析记录信息可以成功地识别出当前测试可能遗漏的细微的神经认知损伤，并在早期发现它们，使其更容易治疗。

        在这一概念验证试验之后，研究人员表示，他们计划开展研究，跟踪更大患者群体在移植后较长时间内(如一至两年)的认知进展。

        莫格补充说，未来的研究还必须将NLP诊断与现有的临床措施(如神经认知测试)联系起来，以确认该技术的有效性，并排除其他形式的痴呆症作为异常的根源。

        尽管NLP技术在当今社会很流行，但直到最近它才开始在医疗保健领域崭露头角。早期的医学应用包括:用病人的用词来表示大脑出血，用数学方法对肝硬化的风险等级进行分级，以及建立一个计算机模型来预测重症监护病房的死亡率。

        “我们是第一批尝试使用它来追踪由ESLD患者组成的信息中出现的神经认知障碍的人之一，”Mogul说。

        他说:“我们越能完善和开发我们的新诊断工具，我们就越能验证它的有效性，然后，就有可能为将这项技术应用于其他认知功能受损的疾病，如阿尔茨海默病，打开大门。”

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