Mål: Vi undersökte om användning av djup inlärning för att modellera tidsmässiga relationer mellan händelser i elektroniska patientjournaler (EHR) skulle förbättra modellens prestanda när det gäller att förutsäga initial diagnos av hjärtsvikt (HF) jämfört med konventionella metoder som ignorerar timlighet. Material och metoder: Data kom från ett hälso- och sjukvårdssystems EHR vid 3884 fall av HF-incidenter och 28 903 kontroller, identifierade som primärvårdspatienter, mellan den 16 maj 2000 och den 23 maj 2013. Recurrent neural network (RNN) modeller som använder gated återkommande enheter (GRU) anpassades för att upptäcka relationer mellan tidsstämplade händelser (t.ex. sjukdomsdiagnos, medicinering order, procedur order, etc.) med 12–18 månaders observationsfönster för fall och kontroller. Modellprestandamått jämfördes med regulariserad logistisk regression, neurala nätverk, stöd vektor maskin, och K-nearest granne klassifier metoder. Resultat: Med hjälp av ett 12-månaders observationsfönster var arean under kurvan (AUC) för RNN-modellen 0,777, jämfört med AUC för logistisk regression (0,747), flerskiktsperceptron (MLP) med 1 dolt lager (0,765), stödvektormaskin (SVM) (0,743) och K-nearest granne (KNN) (0,730). Vid användning av ett 18-månaders observationsfönster ökade AUC för RNN-modellen till 0,883 och var signifikant högre än AUC 0,834 för det bästa av utgångsmetoderna (MLP). Slutsats: Djupinlärningsmodeller som är anpassade för att utnyttja tidsmässiga relationer verkar förbättra prestandan hos modeller för att upptäcka tillbud med hjärtsvikt med en kort observationstid på 12–18 månader. Nyckelord: hjärtsvikt förutsägelse, djup inlärning, återkommande neurala nätverk, patientprogression modell, elektroniska patientjournaler MÅL Innan diagnos av en sjukdom, en individs progression medierad av patofysiologiska förändringar skiljer dem som så småningom kommer att få sjukdomen från dem som inte kommer. Detektion av temporal händelsesekvenser som på ett tillförlitligt sätt skiljer sjukdomsfall från kontroller kan vara särskilt användbart för att förbättra prediktiva modellprestanda. Vi undersökte om recidiverande neurala nätverk (RNN) modeller kunde anpassas för detta ändamål, omvandla kliniska händelser sekvenser och relaterade tidsstämplade data till vägar som är relevanta för tidig upptäckt av sjukdom. Elektroniska patientjournaler (EHR-data) samlar in omfattande klinisk och relaterad tidsrelaterad information. Patienthälsomöten är väldokumenterade (t.ex. diagnoser, mediciner, och förfaranden) och tidsinställda. Men EHR data är mycket komplexa, med tanke på strukturen och bredden av information fångas (spanning leverantör beteende, vårdutnyttjande, behandlingsvägar, och patientsjukdom tillstånd) och oregelbunden provtagningsfrekvens. Hittills bygger de flesta prediktiva modelleringsarbete med hjälp av EHR-data på aggregerade funktioner (t.ex. händelseantal och händelsegenomsnitt). Temporala relationer mellan disaggregerade funktioner (t.ex. beställd medicinering en gång och förfarande utförs på en annan) fångas inte med hjälp av dessa metoder. Vi tillämpade RNN-modeller på hjärtsviktsfall (HF) och kontroller med hjälp av longitudinella EHR-data, och jämförde modellens prestanda med traditionella maskininlärningsmetoder. HF är en av de ledande BAKGRUNDS- OCH SIGNIFIKANSERNA
REF, till exempel modellerade tidsmässiga relationer mellan medicinska händelser med hjälp av återkommande neurala nätverk för att effektivt upptäcka hjärtsvikt debut.
Using recurrent neural network models for early detection of heart failure onset
{'venue': None, 'journal': 'Journal of the American Medical Informatics Association', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}