資料介紹
麻省理工學(xué)院的計(jì)算機(jī)科學(xué)和人工智能實(shí)驗(yàn)室的新研究利用不同類型的醫(yī)療數(shù)據(jù),包括電子健康記錄,來預(yù)測治療的結(jié)果。
醫(yī)生經(jīng)常被來自圖表、測試結(jié)果和其他指標(biāo)的信號(hào)所困擾。在進(jìn)行實(shí)時(shí)治療決策時(shí),可能難以整合和監(jiān)測多個(gè)患者的數(shù)據(jù),特別是當(dāng)醫(yī)院的數(shù)據(jù)記錄不一致時(shí)。
麻省理工學(xué)院的計(jì)算機(jī)科學(xué)和人工智能實(shí)驗(yàn)室(CSAIL)的研究人員在一則新的論文中,探討了計(jì)算機(jī)如何幫助醫(yī)生做出更好的醫(yī)療決策。
其中一個(gè)團(tuán)隊(duì)創(chuàng)建了一種名為“ICU Intervene”的機(jī)器學(xué)習(xí)方法,該方法需要大量的重癥監(jiān)護(hù)室(ICU)數(shù)據(jù),從生命體和實(shí)驗(yàn)室到人口統(tǒng)計(jì)學(xué),以確定不同癥狀需要哪些治療方法。
該系統(tǒng)使用“ 深度學(xué)習(xí) ”進(jìn)行實(shí)時(shí)預(yù)測,從過去的ICU案例中學(xué)習(xí),為重癥監(jiān)護(hù)提出建議,同時(shí)解釋這些決定背后的原因。
ICU Intervene由Suresh、本科生Nathan Hunt、博士后Alistair Johnson、研究員Leo Anthony Celi、麻省理工學(xué)院教授Peter Szolovits和博士生Marzyeh Ghassemi共同開發(fā)。這個(gè)月在波士頓的醫(yī)療機(jī)器學(xué)習(xí)會(huì)議上已發(fā)布。
ICU Intervene論文的主要作者,Harini Suresh博士說:“該系統(tǒng)可能有助于ICU的醫(yī)生,這是一個(gè)高強(qiáng)度、高需求的環(huán)境?!澳繕?biāo)是利用醫(yī)療記錄中的數(shù)據(jù),來改善醫(yī)療保健并預(yù)測可行動(dòng)的干預(yù)措施?!?/p>
另一個(gè)團(tuán)隊(duì)開發(fā)了一種稱為“EHR轉(zhuǎn)移模型”的方法,團(tuán)隊(duì)把來自不同EHR系統(tǒng)的數(shù)據(jù)進(jìn)行了訓(xùn)練,可以將預(yù)測模型應(yīng)用于電子健康記錄(EHR)系統(tǒng)。使用這種方法,團(tuán)隊(duì)證明了,可以在一個(gè)EHR系統(tǒng)上訓(xùn)練死亡率和延長逗留時(shí)間的預(yù)測模型,并用于在另一個(gè)EHR系統(tǒng)中進(jìn)行預(yù)測。
EHR轉(zhuǎn)移模型由主要作者Jen Gong和Tristan Naumann、CSAIL的博士生以及Szolovits和John Guttag共同研發(fā),他是Dugald C. Jackson電氣工程教授。
EHR轉(zhuǎn)移模型在加拿大哈利法克斯舉行的第23屆國際數(shù)據(jù)挖掘大會(huì)(KDD 2017)已發(fā)布。
麻省理工學(xué)院計(jì)算生理學(xué)實(shí)驗(yàn)室,使用來自重要護(hù)理數(shù)據(jù)庫MIMIC的數(shù)據(jù),對(duì)這兩種模型進(jìn)行了訓(xùn)練,其中包括來自大約40000名重癥監(jiān)護(hù)病人的未標(biāo)注數(shù)據(jù)。
▍ICU干預(yù)
ICU綜合數(shù)據(jù),對(duì)于預(yù)測患者健康結(jié)果的自動(dòng)化過程至關(guān)重要。
Suresh說:“以前在臨床決策中的許多工作,都集中在死亡率等結(jié)果上,而這項(xiàng)工作預(yù)測了可行的治療方法。“此外,該系統(tǒng)能夠使用單一模型來預(yù)測許多結(jié)果?!?/p>
ICU Intervene專注于預(yù)測涵蓋各種關(guān)鍵護(hù)理需求的五種不同干預(yù)措施,如呼吸輔助,改善心血管功能,降低血壓和液體治療。
每個(gè)小時(shí),系統(tǒng)從代表生命體征的數(shù)據(jù),以及臨床病歷和其他數(shù)據(jù)點(diǎn)中提取值。所有數(shù)據(jù)都用值表示,表示患者距平均值多高(然后評(píng)估進(jìn)一步治療)。
重要的是,ICU Intervene可以對(duì)未來做出預(yù)測。例如,該模型可以預(yù)測6小時(shí)后,患者是否需要呼吸機(jī),而不是僅需30分鐘或1小時(shí)后才能使用呼吸機(jī)。該團(tuán)隊(duì)還專注于為模型的預(yù)測提供推理,為醫(yī)生提供更多的見解。
斯坦福大學(xué)醫(yī)學(xué)副教授 Nigam Shah 說,“基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度神經(jīng)預(yù)測模型往往被輿論批評(píng),”他沒有參與這篇論文?!叭欢?,這些作者高度準(zhǔn)確地預(yù)測了醫(yī)療干預(yù)的開始和結(jié)束,并且能夠證明他們做出的預(yù)測的可解釋性。”
團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn),該系統(tǒng)在預(yù)測干預(yù)措施方面優(yōu)于以前的工作,并且特別擅長于預(yù)測抗利尿激素的需求,這是一種收緊血管并提高血壓的藥物。
將來,研究人員將努力改進(jìn)ICU Intervene,以便能夠給予更多的個(gè)性化護(hù)理,并為決策提供更先進(jìn)的推理,例如為什么一個(gè)患者可以減少類固醇,或者為什么另一個(gè)患者可能需要像內(nèi)鏡檢查。
▍EHR轉(zhuǎn)移模型
利用ICU數(shù)據(jù)的另一個(gè)重要考慮因素是存儲(chǔ)方式,以及當(dāng)存儲(chǔ)方法發(fā)生變化時(shí)會(huì)發(fā)生什么?,F(xiàn)有的機(jī)器學(xué)習(xí)模型需要以一致的方式編碼數(shù)據(jù),因此醫(yī)院經(jīng)常改變其EHR系統(tǒng)的事實(shí)可能會(huì)為數(shù)據(jù)分析和預(yù)測帶來重大問題。
這是EHR轉(zhuǎn)移模型擅長的。該方法適用于不同版本的EHR平臺(tái),使用自然語言處理來識(shí)別跨系統(tǒng)編碼的臨床概念,然后將其映射到一組常見的臨床概念(如“血壓”和“心率”)。
例如,一個(gè)EHR平臺(tái)中的病人可能正在轉(zhuǎn)換醫(yī)院,并將其數(shù)據(jù)傳輸?shù)讲煌愋偷钠脚_(tái)。EHR模型轉(zhuǎn)移旨在確保該模型,能夠預(yù)測患者ICU需求的各個(gè)方面,例如長期入院治療或甚至死亡的可能性。
Shah說:“衛(wèi)生保健機(jī)器學(xué)習(xí)模式往往遭受外部效率低下,醫(yī)療站點(diǎn)之間的便攜性差的影響?!白髡咴O(shè)計(jì)了一個(gè)漂亮的策略,在醫(yī)學(xué)本體中使用先前的知識(shí),在兩個(gè)網(wǎng)站之間共享,允許在一個(gè)網(wǎng)站上訓(xùn)練的模型在另一個(gè)網(wǎng)站上表現(xiàn)良好。我很高興看到這樣創(chuàng)造性地使用編纂醫(yī)學(xué)知識(shí),來改善預(yù)測模型的可移植性。
通過EHR轉(zhuǎn)移模型,該團(tuán)隊(duì)測試了其模型預(yù)測兩種結(jié)果的能力:死亡率和長期入院治療的需要。他們在一個(gè)EHR平臺(tái)上進(jìn)行了訓(xùn)練,然后在不同的平臺(tái)上測試了其預(yù)測。發(fā)現(xiàn)EHR模型轉(zhuǎn)移優(yōu)于基線方法,并且與單獨(dú)使用EHR特異性事件相比,EHR版本的預(yù)測模型更好。
未來,EHR模型轉(zhuǎn)移小組計(jì)劃,對(duì)其他醫(yī)院和護(hù)理機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)和EHR系統(tǒng)進(jìn)行評(píng)估。
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