Developing a Natural Language Processing System to Improve Cardiovascular Disease Care in the State of Kuwait

تعد أمراض القلب والأوعية الدموية أحد الأسباب الرئيسية للوفاة في الكويت، كما أن القدرة على تشخيص أمراض القلب والأوعية الدموية بوقت مبكر والقدرة على معرفة المرضى في الحالات الخطيرة من المرض عاملان ضروريات للتقليل من مضاعفات المرض. في عصر التحول الرقمي يوفر الذكاء الاصطناعي العديد من تطبيقات معالجة اللغة الطبيعية لدعم القطاع الصحي ومساعدة العاملين على رعاية مرضى القلب. تعتمد معظم تطبيقات معالجة اللغة الطبيعية على الوصف والملاحظات المقدمة من الطاقم الصحي المتوفرة في السجلات الصحية الإلكترونية، والتي تحتوي على معلومات شاملة تاريخيه ومفصلة عن المريض، توفر هذه المعلومات معرفة ذات قيمة عالية لأمراض القلب، كما أنها تدعم إنشاء حلول ذكية لمرضى القلب، فبإمكان مقدمين الرعاية الصحية الاستفادة من أنظمة دعم القرار الطبي القائمة على تطبيقات معالجة البرمجة اللغوية في اتخاذ قرارات دقيقة لعلاج وتشخيص المرضى. مما يؤثر إيجابيا على جودة الرعاية الصحية والخدمات المقدمة لمرضى القلب والأوعية الدموية. تهدف هذه الدراسة إلى الاستفادة من الوصف والتشخيص الطبي المزود من مقدمين الرعاية الصحية الموجود في نظام السجلات الصحية الإلكترونية في وزارة الصحة في دولة الكويت لإنشاء نظام قائم على معالجة اللغة الطبيعية لدعم الكشف المبكر عن مرضى أمراض القلب والأوعية الدموية وتحديد المرضى المعرضين للخطر في الكويت.

In Kuwait, cardiovascular disease is one of the leading causes of death. Identifying at-risk patients and identifying early symptoms of cardiovascular disease is crucial to preventing their conditions from becoming severe. With the advent of artificial intelligence, specifically Natural Language Processing (NLP), healthcare providers can benefit from NLP-based applications with new advanced solutions. Most applications of NLP depend on analyzing clinical physician's narratives available in the Electronic Health Records (EHRs), which contain comprehensive, longitudinal, and detailed patient information. This information gives valuable cardiology knowledge and supports creating intelligent solutions for heart-related patients. Healthcare providers can make more accurate clinical decisions through NLP-based decision support systems, impacting the healthcare quality and services provided to cardiovascular patients. This study aims to utilize clinical narratives from the EHR system at the Ministry of Health in Kuwait to create an NLP-based system to support the early detection of cardiovascular disease patients and to identify at-risk patients in Kuwait.