Afstudeerstage: NLP voor patiëntvriendelijke terminologie at ChipSoft | Magnet.me
Afstudeerstage: NLP voor patiëntvriendelijke terminologie
Zoek jij een uitdagende stageopdracht in de zorg-ICT? Welkom bij ChipSoft! Voor onze vestiging in Amsterdam zoeken wij een MSc-student kunstmatige intelligentie, linguïstiek of medische informatiekunde die onderzoek willen doen naar de inzet van natural language processing (NLP) om gegevens uit het medische dossier begrijpelijk te maken voor patiënten.
Hoe zorg je ervoor dat minstens 95% van de patiënten de informatie in hun eigen medische dossier kunnen begrijpen? En hoe doe je dat zonder dat zorgverleners op een andere manier moeten gaan registreren?
Patiënten hebben het recht om hun eigen gegevens in te zien. Bovendien is het belangrijk voor hun behandeling. Niet iedereen heeft echter de medische kennis om afkortingen, jargon, acroniemen en medisch Latijn en Grieks te kunnen begrijpen. Zorgverleners zijn daarom bang dat zij meer vragen van patiënten zullen krijgen en willen niet in eenvoudig Nederlands gaan registreren. Jargon is ook onvermijdelijk, omdat het nu eenmaal om specialistische materie gaat. Bij ChipSoft doen we daarom samen met Amsterdam UMC onderzoek naar manieren om medische gegevens begrijpelijk te maken voor patiënten, zonder dat dit extra registratielast voor zorgverleners kost. We hebben hiervoor een prototype gemaakt om automatisch diagnoses toe te lichten in lekentermen. Dit gaan we ook op andere medische gegevens toepassen.
Bij het toelichten van diagnoses willen we bepalen welke woorden patiëntvriendelijk zijn, en in welke mate. 'Hart' en 'brandwond' zijn bijvoorbeeld eenvoudige termen die iedereen met basiskennis van het Nederlands kent en geen uitleg behoeven, maar 'erythema papulosum posterosivum van Jacquet' (een dure term voor 'luieruitslag') en 'diverticulitis' zijn bepaald geen Jip-en-Janneke-taal.
Je gaat op basis van tekstcorpora met natuurlijke taal bepalen wat de gangbaarheid van medische termen is en daarmee de begrijpelijkheid inschatten. Het staat je vrij om hiervoor ook andere methoden te bedenken en uit te werken. Daarbij moeten we rekening houden met verschillende woordvormen (bv. diabetes, diabetische) en samenstellingen (bv. alvleesklierontsteking). Naast het ontwikkelen van de oplossing ga je deze oplossing met wetenschappelijke methoden evalueren aan de hand van feedback van leken en patiënten.
Python, R of C#
SQL of Neo4j
Enthousiaste studenten kunstmatige intelligentie, linguïstiek of medische informatiekunde (WO-master) met kennis van de Nederlandse taal.