Sekundär användning av elektroniska patientjournaler lovar att främja klinisk forskning och bättre informera det kliniska beslutsfattandet. Utmaningar i att sammanfatta och representera patientdata förhindrar utbredd praxis av prediktiv modellering med hjälp av EHR. Här presenterar vi en ny oövervakad metod för djupinlärning för att härleda en allmän patientrepresentation från EHR-data som underlättar klinisk prediktiv modellering. I synnerhet användes en trelagers stack av denoiserande autokodrar för att fånga hierarkiska regulariteter och beroenden i de aggregerade EHR:erna på omkring 700 000 patienter från berget Sinais datalager. Resultatet är en representation som vi kallar "djup patient". Vi utvärderade denna representation som allmänt förutsägande av hälsotillstånd genom att bedöma sannolikheten för att patienter ska utveckla olika sjukdomar. Vi utförde utvärdering med 76.214 testpatienter bestående av 78 sjukdomar från olika kliniska domäner och tidsfönster. Våra resultat överträffade betydligt de som uppnåddes med hjälp av representationer baserade på råa EHR-data och alternativa funktionsinlärningsstrategier. Förutsägelseförmåga för svår diabetes, schizofreni och olika cancerformer var bland de bästa. Dessa fynd indikerar att djupinlärning som tillämpas på EHRs kan härleda patientrepresentationer som erbjuder förbättrade kliniska förutsägelser, och kan ge ett ramverk för maskininlärning för att förstärka kliniska beslutssystem. Ett primärt mål med precisionsmedicin är att utveckla kvantitativa modeller för patienter som kan användas för att förutsäga hälsostatus, samt för att förebygga sjukdom eller funktionshinder. I detta sammanhang erbjuder elektroniska patientjournaler ett stort löfte om att påskynda klinisk forskning och prediktiv analys 1. Nya studier har visat att sekundär användning av EHRs har möjliggjort datadriven förutsägelse av läkemedelseffekter och interaktioner 2, identifiering av typ 2 diabetes subgrupper 3, upptäckt av komorbidity kluster i autismspektrum sjukdomar 4, och förbättringar i rekrytering av patienter för kliniska prövningar 5. Prediktiva modeller och verktyg baserade på modern maskininlärningsteknik har dock inte i stor utsträckning och på ett tillförlitligt sätt använts i kliniska beslutsstödsystem eller arbetsflöden [6] [7] [8] [9]. EHR-data är utmanande att representera och modellera på grund av dess höga dimensionalitet, buller, heterogenitet, gleshet, ofullständighet, slumpmässiga fel och systematiska fördomar 7, 10, 11. Dessutom kan samma kliniska fenotyp uttryckas med hjälp av olika koder och terminologier. Till exempel, en patient som diagnostiserats med "typ 2 diabetes mellitus" kan identifieras genom laboratorievärden av hemoglobin A1C större än 7,0, närvaro av 250,00 ICD-9 kod, "typ 2 diabetes mellitus" som nämns i fritext kliniska anteckningar, och så vidare. Dessa utmaningar har gjort det svårt för maskininlärningsmetoder att identifiera mönster som producerar prediktiva kliniska modeller för verkliga tillämpningar 12. Framgången med prediktiva algoritmer beror till stor del på funktionsval och datarepresentation 12, 13. Ett gemensamt tillvägagångssätt med EHR är att ha en domänexpert som anger de mönster att leta efter (dvs. inlärningsuppgiften och målen) och att specificera kliniska variabler på ett ad-hoc sätt 7. Även om det är lämpligt i vissa situationer, övervakad definition av funktionen utrymme skalor dåligt, inte generalisera väl, och missar möjligheter att upptäcka nya mönster och funktioner. För att komma till rätta med dessa brister har det föreslagits databaserade metoder för urval av särdrag i EHR [14] [15] [16]. En begränsning av dessa metoder är att patienter ofta representeras som
Sekventiell förutsägelse av kliniska händelser baserat på EHR data är en het forskningsämne och har lockat många uppmärksamhet REF.
Deep Patient: An Unsupervised Representation to Predict the Future of Patients from the Electronic Health Records
{'venue': 'Scientific Reports', 'journal': 'Scientific Reports', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}