Journal of Neurological Surgery
Part B: Skull Base
Issue 03 · Volume 86 · June 2025
Open Access
Williams et al.
基于自然语言处理的前庭神经鞘瘤切除术患者概念识别与特征分析
背景
自然语言处理（NLP）是人工智能（AI）的一个分支，旨在解析非结构化人类语言。本研究展示了NLP在外科医疗领域的应用，聚焦于前庭神经鞘瘤（VS）。通过部署NLP平台，我们识别了VS患者电子健康档案（EHR）中高频出现的文本概念，并构建涵盖症状、共病及治疗管理的概念面板。通过案例研究，我们进一步阐释了NLP在预测术后脑脊液（CSF）漏方面的潜力。
方法
本研究采用NLP模型分析2008至2018年间某单中心接受手术治疗的VS患者的电子健康档案。模型经历了无监督学习（基于EHR中100万份文档训练）和有监督学习（300份文档经双重标注验证）阶段，提取文本概念并生成与症状、共病及治疗相关的概念面板。统计分析进一步关联概念出现频率与术后并发症（尤其是脑脊液漏）的关系。
结果
研究纳入292例患者的病历，共提取6,901个独特概念及360,929次概念出现记录。概念面板突出了与术后脑脊液漏相关的关键关联因素，包括“抗生素使用”、“脓毒症”和“重症监护室收治”。NLP模型表现出高准确性（精确率0.92，召回率0.96，宏平均F1值0.93）。
结论
本研究开发的NLP模型有效提取了VS患者电子健康档案中的关键概念，助力构建个性化概念面板并拓展多场景应用。NLP在外科领域展现出广阔前景，可辅助早期诊断、并发症预测及患者管理。其预测能力的进一步验证仍具重要价值。
Journal of Neurological Surgery (JNLS) 为同行评审期刊，发表原创研究、综述论文和涵盖神经外科各个方面的技术说明。JNLS的重点包括显微外科手术以及最新的微创技术，如立体定向引导手术、内窥镜检查和血管内手术。它分为两部分，交替出版。Part A涵盖纯粹的神经外科专题，Part B专门介绍颅底手术技术和方法。
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