头痛医学的自然语言处理

头痛是全世界最普遍和致残的疾病之一。 2016 年全球疾病负担研究发现，偏头痛是全球第二大导致残疾的主要原因。 在 18 至 49 岁的人群中，偏头痛是导致残疾的主要原因。 尽管如此，许多患者并未得到充分的诊断或适当的头痛特异性治疗。

从事头痛医学的医生需要有准确和完整的头痛病史，才能制定正确的诊断和治疗计划。 理想情况下，需要应用国际头痛疾病分类第三版 (ICHD-3) 进行诊断。 此过程对于在合理的时间内做出正确的诊断至关重要。 然而，头痛患者的病史采集面临许多挑战。 它严重依赖于他们与患者之间的口头或书面交流。 对于没有经验的医生来说，这是一种费力且耗时的做法。 患者或医生在对话中的误解可能会导致误会、误诊和虐待。 通常，患者会发现在一次看医生的过程中难以表达所有特征，从而给医生留下了大量有用的信息。 最后，测量头痛疾病的疾病负担很困难，而且主要通过经过验证但严格的问卷调查来完成。 它可能会忽略头痛症对人类生活各个方面的复杂但自然的影响。

除了电子日记之外，目前还没有针对头痛医师的数字工具。 数字技术可以为上述挑战提供许多解决方案。 在全球范围内，数字化的扩张速度比以往更快。 在发达国家，几乎每个人现在都可以使用电脑、智能手机或平板电脑等数字工具。 据估计，2015 年全世界有超过 35 亿人可以上网。 人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 正在迅速进入我们的数字世界，医学领域已经有多个用例。 已经探索了成像分析、语音分析和电子患者数据库挖掘领域的算法，以确定可以从这些技术中获得哪些有益效果。

随着计算速度、存储容量和用户界面的不断发展，新的数字临床应用程序有可能帮助患者和医生沿着处理头痛疾病的轨迹前进。 数字科学中的此类领域之一是自然语言处理 (NLP)。 它使用文本作为输入来生成数学模型，这些模型有可能根据语法、词汇内容、单词的情感价值和句子中的单词嵌入来准确地分类和估计数字账户。

研究人员认为，NLP 在头痛医学中的正确应用可以通过及时给出正确诊断并促进患者与医生之间关于疾病负担的沟通，最终改善许多头痛患者的生活。 该研究项目旨在开发 NLP 工具，该工具能够分析患者生成的有关其头痛问题的文本，以准确诊断头痛障碍并估计头痛障碍对患者生活的影响。