Abstract-Heart svikt (HF) prevalensen ökar och är bland de dyraste sjukdomarna i samhället. Tidig upptäckt av HF skulle ge möjlighet att testa livsstil och farmakologiska ingrepp som kan bromsa sjukdomsprogression och förbättra patientens resultat. Denna studie använde strukturerade och ostrukturerade data från elektroniska patientjournaler (EHR) för att förutsäga uppkomsten av HF med ett särskilt fokus på hur förutsägelsenoggrannheten varierade i förhållande till tiden före diagnos. EHR-data hämtades från ett enda hälso- och sjukvårdssystem och användes för att identifiera fall av HF bland primärvårdspatienter som fick vård mellan 2001 och 2010. Totalt identifierades 1 684 fall av HF-incidenter och 1 3 525 kontroller valdes ut ur samma primärvårdsrutiner. Modeller jämfördes genom att variera början av prognosfönstret från 60 till 720 dagar innan HF diagnos. I takt med att prognosfönstret minskade ökade prestandan [AUC (95 % KI)] för de prediktiva HF-modellerna från 65 % (63 %-66 %) till 74 % (73 %-75 %) för de ostrukturerade, från 73 % (72 %-75 %) till 81 % (80 %-83 %) för de strukturerade och från 76 % (74 %-77 %) till 83 % (77 %-85 %) för de kombinerade data.
Wang m.fl. REF försökte upptäcka hjärtsvikt tidigare med hjälp av strukturerade och ostrukturerade data från EHR och en RF-klassificerare.
Early detection of heart failure with varying prediction windows by structured and unstructured data in electronic health records
{'venue': '2015 37th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC)', 'journal': '2015 37th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC)', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}