Influensa är en årligen återkommande sjukdom som kan bli en pandemi. Ett effektivt bioövervakningssystem krävs för tidig upptäckt av sjukdomen. I våra tidigare studier har vi visat att elektroniska krisrapporter (ED) kan vara av värde för att förbättra influensadetektionen i realtid. Detta papper studerar sju maskininlärning (ML) klassificerare för influensa detektion, jämför deras diagnostiska kapacitet mot en expertbyggd influensa Bayesian klassificerare, och utvärderar olika sätt att hantera saknade klinisk information från fritextrapporter. Vi identifierade 31 268 ED-rapporter från 4 sjukhus mellan 2008 och 2011 för att bilda två olika datauppsättningar: utbildning (468 fall, 29 004 kontroller) och test (176 fall och 1620 kontroller). Vi använde Topaz, ett verktyg för behandling av naturligt språk (NLP), för att extrahera influensarelaterade fynd och koda dem till ett av tre värden: Akut, icke-akut och Saknad. Resultaten visar att alla ML-klassificerare hade områden under ROC (AUC) mellan 0,88 och 0,93 och presterade betydligt bättre än den expertbyggda Bayesian-modellen. Saknad klinisk information som markerades som ett värde som saknades (som inte saknades slumpmässigt) hade en genomgående förbättrad prestanda bland 3 (av 4) ML klassificeringar när det jämfördes med konfigurationen att inte tilldela ett värde saknas (saknar helt på måfå). Förhållandet mellan fall och kontroll påverkade inte klassificeringsprestandan med tanke på det stora antalet utbildningsfall. Vår studie visar ED rapporter i samband med användning av ML och NLP med hantering av saknade värdeinformation har en stor potential för upptäckt av infektionssjukdomar.
Pineda m.fl. Ref, jämförde maskininlärning klassificerare för influensa detektion från akut avdelning fritext rapporter.
Comparison of machine learning classifiers for influenza detection from emergency department free-text reports
{'venue': 'Journal of biomedical informatics', 'journal': 'Journal of biomedical informatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}