Setelah setiap kunjungan pasien, dokter dan perawat di rumah sakit menyusun ringkasan klinis semi-terstruktur Panjang melalui catatan yang disebut SOAP. Catatan SOAP (Subjective, Objective Assessment, Plan) memiliki arti penting dalam memantau kesehatan pasien dalam perawatan dokter; tetapi hingga saat ini tidak ada format standar untuk dokumentasi catatannya. Meskipun catatan SOAP ini sangat penting bagi dokter dan perawat, membuat catatan SOAP secara digital itu cukup sulit, dan cukup melelahkan. Para dokter juga perlu menelusuri kondisi pasien secara manual dari catatan SOAP untuk mengamati dan memutuskan perawatan terbaik apa yang dibutuhkan untuk setiap pasien. Dalam studi ini, kami akan mengekstrak dan menganalisis catatan SOAP dan mengembangkan kerangka kerja sistem pendukung keputusan dan mengimplementasikan metode text mining secara umum untuk merekonstruksi/memodelkan perjalanan riwayat kesehatan pasien. Penelitian ini sangat penting untuk kedua pihak, dari sisi pasien dan dokter, karena dapat membantu menstandarisasi format catatan SOAP, dalam skenario kasus terbaik, bahkan dapat mendeteksi kesalahan catatan oleh manusia; model yang dibangun nanti juga dapat secara otomatis mendeteksi pola klinis untuk diagnosis dan pemantauan, sehingga dapat mengurangi waktu tunggu di rumah sakit, biaya dan tenaga; juga dapat membuat pengobatan lebih efektif dalam skala yang lebih besar. Penelitian ini merupakan kolaborasi bidang ilmu komunikasi, yang bertanggung jawab untuk membangun kemudahan komunikasi pasien dan dokter, dan bidang ilmu komputer, yang bertanggung jawab untuk membangun model berbasis AI.

Pemrosesan Bahasa Alami, e-health, pemantauan pasien, catatan observasi medis, jaringan grafik

• Synthia Atas Sari, S.I.P., M.Si., Ph.D

• Nunung Nurul Qomariyah, S.Kom., M.T.I., Ph.D.

• Ardimas Andi Purwita, S.T., M.T., Ph.D