Mål: En viktig utmaning inom klinisk datautvinning är att de flesta kliniska datauppsättningar innehåller saknade data. Eftersom många vanliga maskininlärningsalgoritmer kräver kompletta datauppsättningar (inga saknade data), innebär kliniska analysmetoder ofta en imputeringsmetod för att "fylla in" saknade data. Även om de flesta kliniska datauppsättningar innehåller en tidskomponent, är dock de vanligaste imputeringsmetoderna inte tillräckligt anpassade till longitudinella tidsbaserade data. Vi försökte utveckla en ny imputationalgoritm, 3-dimensionell multipelimputation med kedjade ekvationer (3D-MICE), som kan utföra korrekt imputering av saknade kliniska tidsseriedata. Metoder: Vi extraherade kliniska laboratorietestresultat för 13 vanligen uppmätta analyter (kliniska laboratorietester). Vi räknade med saknade testresultat för 13 analyter med 3 imputeringsmetoder: multipel imputation med kedjade ekvationer (MICE), Gaussian process (GP) och 3D-MICE. 3D-MICE använder både MICE och GP imputation för att integrera tvärsnitts- och longitudinell information. För att utvärdera imputationsmetodens prestanda maskerade vi slumpmässigt utvalda testresultat och tillskrev dessa maskerade resultat tillsammans med resultat som saknades från våra ursprungliga data. Vi jämförde förutsagda resultat med uppmätta resultat för maskerade datapunkter. Resultat: 3D-MICE utförde signifikant bättre än MICE och GP-baserad imputering i en komposit av alla 13 analyter, förutsäga saknade resultat med en normaliserad rot-medel-kvadrat fel på 0,342, jämfört med 0,373 för MICE ensam och 0,358 för GP ensam. Slutsatser: 3D-MICE erbjuder en ny och praktisk metod för att tillskriva kliniska laboratorietidsseriedata. 3D-MICE kan utgöra ytterligare ett verktyg för användning som grund för klinisk prediktiv analys och intelligent kliniskt beslutsstöd.
Nyligen, Luo et al. REF utforska tillämpningen av GPs i kliniska data och föreslå en algoritm, 3-dimensionell multipel imputation med kedjade ekvationer (3D-MICE), som kombinerar imputation från GP och traditionell MICE baserat på viktningsekvationer.
3D-MICE: integration of cross-sectional and longitudinal imputation for multi-analyte longitudinal clinical data
{'venue': None, 'journal': 'Journal of the American Medical Informatics Association', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}