Neues Python-Tool revolutioniert die EHR-Verarbeitung

Der Bereich Gesundheitswesen nutzt immer mehr Machine Learning, um die Patientenversorgung und -ergebnisse zu verbessern. Das erfordert den Umgang mit grossen Mengen elektronischer Gesundheitsakten (EHRs). Aktuelle Methoden zur Verarbeitung dieser Aufzeichnungen sind jedoch oft langsam und ineffizient. Dieses Papier stellt ein neues Python-Werkzeug vor, das entwickelt wurde, um die Verarbeitung von EHR-Daten schneller und effizienter zu gestalten.

#Über das neue Python-Werkzeug

Das neue Werkzeug ist ein Paket in Python, das sich darauf konzentriert, wie wir EHR-Daten optimieren. Es nutzt spezifische Eigenschaften von EHR-Daten, um Aufgaben schneller zu erledigen. In praktischen Tests zeigte dieses Werkzeug, dass es die Geschwindigkeit verbessern und den Speicherbedarf um das 10- bis 100-fache im Vergleich zu bestehenden Methoden reduzieren konnte.

#Verwendete Datensätze

Für die Tests des neuen Werkzeugs verwendeten die Forscher zwei öffentliche EHR-Datensätze. Diese Datensätze heissen MIMIC-III und MIMIC-IV. Sie enthalten anonymisierte Informationen von Patienten in Krankenhäusern und Notaufnahmen.

#Keine besondere Genehmigung nötig

Da die verwendeten Daten anonymisiert sind, was bedeutet, dass persönliche Informationen entfernt wurden, war keine spezielle Genehmigung von den Gremien nötig, die über Forschungsethik wachen.

#Struktur der EHR-Daten

EHR-Daten sind einzigartig; sie sind als eine Reihe von Ereignissen organisiert, die im Laufe der Zeit für jeden Patienten auftreten. Die Daten jedes Patienten umfassen eine Reihe von unterschiedlichen Ereignissen, und diese Struktur unterscheidet sich von standardmässigen Tabellenkalkulationen oder Bilddateien. Bestehende Werkzeuge zur Datenverarbeitung haben oft Schwierigkeiten mit diesem Format, weshalb Gesundheitsforscher ihre eigenen, weniger effizienten Methoden entwickeln.

#Der Bedarf an effizienter Verarbeitung

Da Machine Learning in der Medizin immer gängiger wird, wächst der Bedarf, riesige Datenmengen effizient zu analysieren. Viele aktuelle Werkzeuge sind nicht speziell für EHR-Daten konzipiert, was die Verarbeitung erschwert. Dieses neue Python-Werkzeug zielt darauf ab, eine bessere Möglichkeit zu bieten, mit diesen einzigartigen Datentypen umzugehen.

#Vergleich mit bestehenden Methoden

Forscher haben verschiedene Möglichkeiten zur Verarbeitung von EHR-Daten verglichen:

1. Reines Python-Verfahren: Einige Werkzeuge, wie PyHealth, wandeln Patientendaten in Python-Objekte um. Diese Methode kann während der Verarbeitung schnell sein, verbraucht aber viel Speicher.

2. Tabellarische Bibliotheken-Methode: Andere Werkzeuge, wie EventStreamGPT, verarbeiten Daten mit Bibliotheken wie pandas. Während diese Methode speichereffizienter ist, erfordert sie oft, dass Daten zwischen den Formaten hin und her konvertiert werden, was langsam sein kann.

#Hauptmerkmale des neuen Werkzeugs

Das neue Python-Werkzeug ist speziell für EHR-Daten entwickelt. Es konzentriert sich auf folgende Hauptbereiche:

1. Optimierung des Ereignisstroms: Das Werkzeug verarbeitet alle Ereignisse für einen Patienten auf einmal. Das beschleunigt die Abläufe, da es das Caching nutzen kann, was bedeutet, dass es Daten für einen schnellen Zugriff vorübergehend speichert.

2. Zeitbasierte Verarbeitung: Das Werkzeug organisiert die Ereignisse chronologisch. Dadurch kann es nur neue Informationen verarbeiten, wenn sie eintreffen, anstatt jedes Mal die gesamten Aufzeichnungen neu zu analysieren.

3. Umgang mit Wiederholungen: EHR-Daten enthalten oft wiederholte Werte, wie Diagnosecodes. Das Werkzeug verwaltet diese, indem es nur eine Version jedes einzigartigen Wertes speichert, was den Speicherbedarf reduziert.

4. Optimierung von spärlichen Daten: EHR-Daten können viele leere Felder enthalten. Das Werkzeug verwendet eine Methode, um nur die notwendigen Daten zu laden, was Zeit und Speicher spart.

5. Unterstützung verschiedener Formate: EHR-Datensätze kommen oft in unterschiedlichen Formaten. Das neue Werkzeug kann sich an diese anpassen, indem es eine flexible Struktur namens Medical Event Data Standard (MEDS) verwendet.

#Wie es funktioniert

Das neue Python-Werkzeug besteht aus mehreren Komponenten:

• Event-Klasse: Stellt einzelne Stücke von EHR-Daten dar.
• Subject-Klasse: Enthält alle Ereignisse, die mit einem einzelnen Patienten verbunden sind.
• SubjectDatabase-Klasse: Verwaltet Sammlungen von Patientendaten zur einfachen Abfrage und Verarbeitung.

#Testen des Werkzeugs

Um zu sehen, ob das neue Werkzeug besser abschneidet als bestehende Methoden, rekreierten die Forscher Teile von zwei bekannten EHR-Verarbeitungs-Pipelines. Sie konzentrierten sich auf Aufgaben, die mit der Kennzeichnung und Generierung von Merkmalen in Bezug auf die Aufenthaltsdauer von Patienten im Krankenhaus zu tun hatten.

Die Tests wurden auf einem Computer mit leistungsstarken Ressourcen durchgeführt, was eine gründliche Bewertung ohne Leistungsprobleme ermöglichte.

#Ergebnisse der Tests

Die Ergebnisse zeigten signifikante Verbesserungen. Zum Beispiel wurde eine Aufgabe, die im ursprünglichen Prozess über 80 Stunden dauerte, mit dem neuen Werkzeug in nur wenigen Sekunden abgeschlossen. Die effiziente Verarbeitung des neuen Werkzeugs reduzierte den Speicherbedarf, der eine kritische Ressource in der Datenanalyse ist.

#Vorteile der Nutzung des neuen Werkzeugs

Das neue Python-Werkzeug bietet mehrere Vorteile:

1. Schnellere Forschung: Durch die Beschleunigung der Datenverarbeitung können Forscher ihre Ideen schneller untersuchen und Experimente durchführen.

2. Umgang mit grossen Datensätzen: Das Werkzeug ermöglicht es, riesige Datensätze mit Millionen von Aufzeichnungen zu analysieren, was für moderne Machine-Learning-Modelle unerlässlich ist.

3. Zeitnahe Ergebnisse: In Gesundheitseinrichtungen kann der schnelle Zugriff auf Daten die Patientenversorgung unterstützen, was dieses Werkzeug für medizinisches Personal nützlich macht.

#Einschränkungen des Werkzeugs

Obwohl das neue Werkzeug hoch effizient ist, gibt es einige Einschränkungen:

1. Datentypen: Das Werkzeug unterstützt derzeit nur grundlegende Datentypen. Es verarbeitet keine komplexeren Strukturen wie Listen oder verschachtelte Daten, was die Anwendung in bestimmten Szenarien einschränken kann.

2. Abhängigkeit von Python: Die von den Benutzern erstellten Transformationen werden in Python ausgeführt. Diese Abhängigkeit kann die Leistung verlangsamen, und zukünftige Updates könnten sich darauf konzentrieren, diesen Aspekt zu verbessern.

#Fazit

Zusammenfassend bietet das neue Python-Paket eine vielversprechende Lösung zur effizienteren Verarbeitung elektronischer Gesundheitsakten. Durch die signifikante Verbesserung von Zeit- und Speicherverbrauch ermöglicht es Forschern, mit grossen Datensätzen zu arbeiten, was immer wichtiger wird, da Machine Learning in den Anwendungen des Gesundheitswesens wächst.

Zukünftige Entwicklungen könnten die Fähigkeiten des Werkzeugs verbessern und es noch vielseitiger und benutzerfreundlicher machen.