Optimierung von EHR-Vorhersagen mit CORE-BEHRT

In den letzten Jahren ist die Nutzung von elektronischen Gesundheitsakten (EHR), um Vorhersagen über Patientenergebnisse zu treffen, zu einem wichtigen Thema geworden. Dieser Wandel wurde durch technologische Fortschritte und eine Zunahme der verfügbaren Daten unterstützt. Anfangs ging es langsam voran, da es nur wenige Machine-Learning-Methoden gab, wie logistische Regression und Random Forest. Die Einführung von Deep Learning hat das Spiel verändert, da Forscher komplexere Muster in den Daten identifizieren konnten.

Ein bemerkenswerter Fortschritt bei der Arbeit mit EHR-Daten ist die Nutzung von Modellen, die ursprünglich für die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und Computer Vision entwickelt wurden. Diese Modelle, wie rekurrente und konvolutionale neuronale Netze, wurden effektiv auf EHR-Daten angewendet. Der Transformer-Modell, das vielseitig ist, wenn es darum geht, mit verschiedenen Informationsarten umzugehen, hat ebenfalls einen erheblichen Einfluss auf die EHR-Analyse gehabt. Die Entwicklung von BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) hat viele Modelle inspiriert, die speziell für EHR-Daten entwickelt wurden.

Trotz des Fortschritts sind viele dieser frühen Modelle nicht vollständig optimiert, und es fehlt an Klarheit beim Vergleich ihrer Effektivität. Um diese Herausforderung anzugehen, haben wir ein neues Modell namens CORE-BEHRT eingeführt, das darauf ausgelegt ist, die Leistung zu optimieren und klare Einblicke in die Schlüsselfaktoren zu geben, die die Vorhersagegenauigkeit beeinflussen. Dieser Artikel skizziert die erheblichen Verbesserungen und diskutiert deren Auswirkungen auf die Nutzung von EHR-Daten.

#Bedeutung der Datenrepräsentation

Die Datenrepräsentation ist ein entscheidender Faktor zur Verbesserung der Modellleistung. Indem wir verfeinern, wie Daten dem Modell präsentiert werden, können wir bessere Ergebnisse erzielen. In unserer Forschung haben wir uns auf verschiedene Aspekte der Daten konzentriert, um deren Genauigkeit zu erhöhen.

Eine wesentliche Verbesserung ergab sich aus der Art und Weise, wie Medikationsinformationen und Ereigniszeitstempel in das Modell aufgenommen wurden. Durch die Integration dieser Elemente konnten wir eine Steigerung der durchschnittlichen Leistung bei wichtigen Aufgaben von 0,785 auf 0,797 in Bezug auf den AUROC-Wert (Area Under the Receiver Operating Characteristic) beobachten. Weitere strukturelle Änderungen an der Modellarchitektur und den Trainingsmethoden führten zu einer noch höheren durchschnittlichen Punktzahl von 0,801 AUROC.

Unsere Studie bewertete 25 verschiedene Klinische Vorhersageaufgaben und stellte bemerkenswerte Leistungssteigerungen in 17 davon fest, mit Verbesserungen in fast allen Aufgaben. Das zeigt, dass die Optimierung der Datenrepräsentation und des Modellentwurfs entscheidend ist, um die EHR-basierten Vorhersagen zuverlässiger zu machen.

#Überblick über EHR-Modelle

Es wurden mehrere Modelle entwickelt, um EHR-Daten zu analysieren, darunter BEHRT, Med-BERT und andere. Diese Modelle haben unterschiedliche Designs und Fähigkeiten, was direkte Vergleiche erschwert. Die meisten früheren Modelle basierten auf hochrangigen Darstellungen medizinischer Codes, was die Daten vereinfachte, aber möglicherweise kritische Details ausschloss.

Zum Beispiel wurde BEHRT ursprünglich mit EHR-Daten von etwa 1,6 Millionen Patienten trainiert, bei dem medizinischen Ereignisse zusammen mit anderen Patientendaten verwendet wurden. Die Ergebnisse zeigten, dass es traditionelle Methoden übertraf. Ein anderes Modell, G-BERT, verfolgte einen anderen Ansatz, indem es eine graphbasierte Methode zur Handhabung der hierarchischen Struktur medizinischer Codes verwendete.

Med-BERT verbesserte frühere Arbeiten, indem es ein viel grösseres Dataset nutzte und eine neue Vortraining-Aufgabe einführte. Es zielte darauf ab, verlängerte Krankenhausaufenthalte vorherzusagen und passte seinen Wortschatz an, um ein breiteres Spektrum medizinischer Codes abzudecken. Nachfolgende Modelle bauten auf diesen Grundlagen auf und führten verschiedene Modifikationen ein, die Vergleiche komplizierter machten und es schwierig machten zu erkennen, welche Komponenten die Verbesserungen antreiben.

Die Unterschiede zwischen EHR-Daten und traditionellen NLP-Daten erforderten eine gründliche Untersuchung dessen, was in einem Bereich funktioniert und im anderen nicht. Aspekte wie die zeitliche Abfolge medizinischer Ereignisse und die unterschiedlichen Längen der Patientenakten müssen berücksichtigt werden. Daher müssen wir die Designentscheidungen, die in der NLP erfolgreich waren, sorgfältig bewerten, um sie effektiv im Gesundheitskontext anzuwenden.

#Kernkomponenten von CORE-BEHRT

CORE-BEHRT konzentriert sich auf mehrere wesentliche Elemente, die zu seinem Erfolg bei der Verarbeitung von EHR-Daten beitragen. Diese Komponenten sind:

#Optimierung der Datenrepräsentation

Die Verbesserung, wie wir Daten repräsentieren, ist entscheidend für bessere Vorhersageergebnisse. Wir haben uns darauf konzentriert, die Eingabe des Modells zu erweitern, indem wir detaillierte medizinische Codes und entsprechende Zeitstempel einbezogen haben. Dadurch haben wir den zeitlichen Aspekt der Patientenversorgung berücksichtigt, der oft übersehen wird.

Ausserdem haben wir Medikationscodes hinzugefügt, wodurch das Modell ein umfassenderes Bild der Behandlungsgeschichte eines Patienten erfassen konnte. Dieses erweiterte Eingabeformat führte zu einem klareren Verständnis der Patientenbedingungen, was die prädiktive Leistung verbesserte.

#Architektonische Verbesserungen

Wir haben mehrere architektonische Änderungen vorgenommen, die die Modellleistung beeinflussten. Zum Beispiel haben wir einige traditionelle Elemente durch Versionen ersetzt, die es dem Modell ermöglichen, Sequenzen effektiver zu verarbeiten. Eine bedeutende Verbesserung war die Einführung von Time2Vec-Embedding, die es dem Modell ermöglicht, die Beziehung zwischen verschiedenen Alters- und Zeitrahmen besser zu verstehen.

Der Einsatz fortschrittlicher positional encoding Methoden half, das Verständnis des Modells dafür zu verbessern, wo Ereignisse in der Historie eines Patienten passen. Diese Anpassungen waren entscheidend, um das Modell zu optimieren, um genaue Vorhersagen auf Basis der Patientendaten zu treffen.

#Trainingsprotokolle

Auch die Trainingsmethoden spielen eine Schlüsselrolle bei der Verbesserung der Modellleistung. Wir haben verschiedene Maskierungsverhältnisse während des Vortrainings getestet und herausgefunden, dass ein höheres Verhältnis in einigen Aufgaben zu besseren Ergebnissen führte. Wir haben verschiedene Pooling-Strategien verwendet, um Informationen effektiv zu aggregieren, damit das Modell alle verfügbaren Datenpunkte nutzen konnte.

Unsere Ergebnisse zeigten, dass die Verwendung von Modellen, die mit spezifischen Einstellungen optimiert wurden, eine höhere Vorhersagegenauigkeit im Vergleich zu den Originalversionen von BEHRT und Med-BERT erzielen konnte.

#Verallgemeinerung über klinische Aufgaben hinweg

Ein wesentlicher Aspekt unserer Forschung war es, die Verallgemeinerbarkeit unseres optimierten Modells über eine breite Palette klinischer Aufgaben zu etablieren. Um dies zu erreichen, haben wir verschiedene Bedingungen ausgewählt, von häufigen Verfahren wie Schmerzbehandlungen bis hin zu selteneren Ereignissen wie bestimmten Krebsarten.

Durch die Bewertung, wie gut das Modell in diesen unterschiedlichen Szenarien abschneidet, konnten wir die Anwendbarkeit unserer Ergebnisse bestätigen. Unsere Bewertung zeigte, dass das verbesserte CORE-BEHRT in den meisten Aufgaben konstant besser abschnitt als seine Vorgänger, was auf seine Robustheit hinweist.

Einige Aufgaben zeigten keine signifikanten Verbesserungen, aber diese betrafen oft herausfordernde Bedingungen, bei denen selbst minimale Leistungssteigerungen schwierig zu erreichen sind. Wir haben auch erkannt, dass für bestimmte Krankheiten wie Schlaganfall und Schizophrenie die Leistung unseres Modells ein Plateau zu erreichen schien, was darauf hindeutet, dass Faktoren über die Datenmenge und -darstellung hinaus eine Rolle spielen könnten.

#Wichtige Beiträge von CORE-BEHRT

CORE-BEHRT hat mehrere bemerkenswerte Beiträge im Bereich der EHR-Analyse geleistet:

1. Verbessertes Verständnis der Datenrepräsentation: Unsere Arbeit hat die Bedeutung einer detaillierten Datenrepräsentation für zuverlässige Vorhersagen hervorgehoben. Durch die Hinzufügung von Medikationscodes und Zeitstempeln haben wir gezeigt, wie diese Elemente die Modellleistung verbessern können.

2. Konstruktive Bewertung der Modellarchitektur: Wir haben eine umfassende Untersuchung der architektonischen Änderungen durchgeführt, die zu besserer Leistung beitragen. Indem wir verschiedene Teile des Modells optimiert haben, haben wir gezeigt, wie man die prädiktive Genauigkeit maximiert.

3. Umfassende Tests über klinische Szenarien hinweg: Unser Ansatz umfasste eine rigorose Bewertung über mehrere klinische Vorhersageaufgaben hinweg und zeigte die Fähigkeit des Modells, sich an unterschiedliche Bedingungen anzupassen. Diese robuste Testung schafft die Grundlage für weitere Fortschritte und praktische Anwendungen.

4. Grundlage für zukünftige Forschung: Die Erkenntnisse aus unserer Arbeit können als Grundlage für zukünftige Entwicklungen in der EHR-Modellierung dienen. Wir haben den Weg für vertrauenswürdigere und effektivere BERT-basierte Modelle in der klinischen Praxis geebnet.

#Zukünftige Richtungen

Wenn wir voranschreiten, gibt es mehrere Bereiche, die einer weiteren Untersuchung bedürfen. Einerseits muss die Datenrepräsentation und Modellarchitektur weiter verfeinert werden. Die Erschliessung zusätzlicher Datenquellen, wie Laborergebnisse und Vitalzeichen, könnte signifikante Verbesserungen bringen.

Darüber hinaus kann die Verbesserung von Trainingsprotokollen und Vortrainingszielen zu einer noch besseren Übereinstimmung zwischen Modellvorhersagen und klinischen Ergebnissen führen. Zukünftige Forschungen sollten darauf abzielen, die Variabilität der Leistung über verschiedene Bedingungen hinweg zu adressieren und Techniken zu verfeinern, um sicherzustellen, dass Modelle nicht nur auf grossen Datensätzen trainiert werden, sondern auch in verschiedenen Patientengruppen effektiv sind.

Schliesslich bleibt es entscheidend, Vertrauen in EHR-Modelle zu fördern, damit sie in klinischen Settings angenommen werden. Indem wir klarere Einblicke in die Funktionsweise dieser Modelle und ihre prädiktiven Fähigkeiten bieten, können wir eine breitere Akzeptanz unter den Gesundheitsfachleuten fördern.

#Fazit

Der Aufstieg von Machine-Learning-Modellen, die auf elektronische Gesundheitsakten angewendet werden, stellt einen bedeutenden Fortschritt bei der Vorhersage von Patientenergebnissen dar. Mit der Einführung von CORE-BEHRT haben wir gezeigt, wie sorgfältige Optimierung und ein Fokus auf Datenrepräsentation, Architektur und Trainingsprotokolle zu erheblichen Verbesserungen der Modellleistung führen können.

Diese Arbeit legt den Grundstein für zukünftige Erkundungen in diesem Bereich und ebnet den Weg für die Integration von EHR-basierten Modellen in klinische Arbeitsabläufe. Unsere Ergebnisse heben nicht nur die Bedeutung einer detaillierten Datenrepräsentation hervor, sondern weisen auch auf die Notwendigkeit kontinuierlicher Innovation und Evaluation im Bereich der Gesundheitsmodellierung hin.