SNOMED International, bendradarbiaudama su mokslo ir technologijų ekspertais, prisidėjo prie tyrimo, kuriame aprašoma, kaip kuriami specialūs modeliai. Jų tikslas – susieti klinikinių įrašų laisvo teksto duomenis su konkrečiomis SNOMED CT klinikinės terminologijos sąvokomis.
Šis procesas, vadinamas elementų susiejimu, apima klinikinių užrašų dalių, atitinkančių tam tikras medicinines sąvokas, atpažinimą ir žymėjimą. Šiuo metu didžioji dalis klinikinių duomenų yra laisvo teksto formatu, todėl juos sunku analizuoti ir išgauti svarbią informaciją. Elementų susiejimas leidžia sveikatos priežiūros organizacijoms šiuos duomenis paversti struktūrizuotu formatu, kurį kompiuteriai gali lengvai analizuoti. Dėl to spartėja naujų vaistų ir gydymo būdų kūrimas bei gerėja pacientų priežiūra.
Nuo 2024 m. sausio iki kovo vykęs SNOMED CT Entity Linking Challenge turėjo tikslą apmokyti mašininio mokymosi modelius susieti klinikinius užrašus su konkrečiomis temomis. Šiam tikslui buvo panaudotas didžiausias viešai prieinamas anonimizuotų ir SNOMED CT sąvokomis anotuotų klinikinių užrašų duomenų rinkinys.
Šis konkursas paskatino efektyvių ir patikimų įrankių kūrimą. Jie skirti automatizuoti pacientų duomenų kodavimą, palengvinti sąveiką ir sprendimų priėmimą bei pagerinti sveikatos priežiūros paslaugų teikimą. Konkursą rėmė platforma „DrivenData“, kuri organizuoja duomenų mokslo konkursus internetu, taip pat AI konsultacinė įmonė „Veratai“, fiziologinių signalų tyrimų centras „Physionet“ ir anotacijų komanda.
Konkurse užsiregistravo 553 dalyviai, o trys geriausios komandos pasiūlė skirtingus metodus: žodyną, kodavimo įrenginį bei dekodavimo įrenginį.
Straipsnyje, kurį parengė SNOMED International, „Veratai“ ir konkurso nugalėtojų komandos, aprašomas pats tyrimo pagrindas: didelis 74 808 anotacijų rinkinys, surinktas iš 272 išrašų iš ligoninių. Šis rinkinys apėmė 6624 unikalias klinikines sąvokas. Straipsnyje lyginami nugalėtojų sprendimuose naudoti metodai ir išskiriami pagrindiniai veiksniai, darantys įtaką elementų susiejimo modeliams. Taip pat jame aprašomas duomenų rinkinys ir metodas, kaip buvo sukurtas „tikrųjų faktų“ duomenų rinkinys.
SNOMED CT Entity Linking Challenge taip pat remia SNOMED International 2025–2030 m. strategiją. Jos tikslas – skatinti kokybiškus produktus, paslaugas ir įrankius, naudojant esamas bei naujas technologijas. Strategija siekiama užtikrinti sklandų sveikatos informacijos srautą – nuo jos surinkimo iki panaudojimo – ir teikti pirmenybę iniciatyvoms, kurios palengvintų SNOMED CT pritaikymą ir įdiegimą.