人工智能数据采集在慢性乙型肝炎患者真实世界研究中的应用

目的:开发一套慢性乙型肝炎(乙肝)的人工智能(AI)数据采集工具,以解决传统的多中心数据采集效率低下的问题。方法:基于国际通用的数据标准,将AI的文字识别和自然语言处理应用于慢性乙肝真实世界队列研究数据采集,实现多种格式数据(包括图片格式的原始数据)的电子化采集、结构化处理,随后自动将数据填入研究电子数据采集(REDCap)系统中的电子病历报告表(eCRF)。结果:AI工具辅助数据采集与纯人工数据采集具有相同的平均准确率,均达到98.66%(P=0.23),但前者所需时间减少75.49%(P<0.05)。结论:本研究开发的AI数据采集工具可显著提高研究数据采集效率,为真实世界研究数据采集提供了新的模式。