Prediktiv modellering med elektronisk hälsojournal (EHR) data förväntas driva personlig medicin och förbättra hälso-och sjukvårdskvaliteten. Konstruerande prediktiva statistiska modeller kräver vanligtvis extraktion av kurerade prediktorvariabler från normaliserade EHR data, en arbetsintensiv process som kastar den stora majoriteten av informationen i varje patients register. Vi föreslår en representation av patienternas hela, råa EHR-register baserat på FHIR-formatet Fast Healthcare Interoperability Resources (Fast Healthcare Interoperability Resources). Vi visar att djupt lärande metoder som använder denna representation är kapabla att exakt förutsäga flera medicinska händelser från flera centra utan platsspecifika data harmonisering. Vi validerade vårt tillvägagångssätt med hjälp av avidentifierade EHR data från två amerikanska akademiska medicinska center med 216.221 vuxna patienter inlagda på sjukhus i minst 24 timmar. I det sekventiella format som vi föreslår, denna volym av EHR data som inte rullas in till totalt 46.864.534.945 datapunkter, inklusive kliniska anteckningar. Djuplärande modeller uppnådde hög noggrannhet för uppgifter som att förutsäga in-hospital dödlighet (AUROC över platser 0,93-0,94), 30-dagars oplanerat återtagande (AUROC 0,75-0,76), förlängd vistelsetid (AUROC 0,85-0,86) och alla av en patients slutliga diagnoser (frekvensviktade AUROC 0,90). Dessa modeller överträffade toppmoderna traditionella prediktiva modeller i alla fall. Vi presenterar också en fallstudie av ett neural-nätverksattribueringssystem, som illustrerar hur kliniker kan få viss insyn i förutsägelserna. Vi tror att detta tillvägagångssätt kan användas för att skapa exakta och skalbara förutsägelser för en mängd olika kliniska scenarier, komplett med förklaringar som direkt belyser bevis i patientens diagram.
Helt nyligen, baserat på data från två akademiska sjukhus med en allmän patientpopulation, visar författarna REF effektiviteten av att använda djupinlärningsmodeller i en mängd olika prediktiva problem och miljöer.
Scalable and accurate deep learning for electronic health records
{'venue': 'npj Digital Medicine 1:18 (2018)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}