Bekämpfung der antimikrobiellen Resistenz mit Deep Learning

Antimikrobielle Resistenz (AMR) ist ein grosses Problem im Gesundheitswesen, besonders in Krankenhäusern und Intensivstationen (ICUs). Es bedeutet, dass Keime überleben können, obwohl Medikamente zum Abtöten von ihnen eingesetzt werden. Diese Situation kann zu schweren Gesundheitsproblemen, längeren Krankenhausaufenthalten und höheren Behandlungskosten führen.

Um AMR zu bekämpfen, nutzen Gesundheitsdienstleister zunehmend elektronische Gesundheitsakten (EHR). Diese Akten enthalten wertvolle Informationen über die Gesundheit der Patienten im Laufe der Zeit, einschliesslich Tests, Behandlungen und Ergebnissen. Ein wichtiger Aspekt von EHR ist die Fähigkeit, verschiedene Arten von Daten zu verarbeiten, einschliesslich statischer demografischer Details und multivariater Zeitreihen (MTS). MTS umfasst Informationen, die sich im Laufe der Zeit ändern, wie Vitalzeichen, Medikamenteneinnahme und Laborergebnisse.

#Bedeutung der Daten für die Vorhersage von AMR

Die Kombination von statischen Daten mit MTS kann zu besseren Vorhersagen von AMR führen. Allerdings kann die Analyse dieser Daten komplex und herausfordernd sein. Deep-Learning-Modelle, die eine Form von künstlicher Intelligenz sind, wurden entwickelt, um Muster in medizinischen Daten zu erkennen. Diese Modelle sind jedoch oft wenig transparent, was es medizinischen Fachkräften erschwert, ihren Vorhersagen voll und ganz zu vertrauen.

Unsere Forschung zielt darauf ab, Modelle zu entwickeln, die nicht nur das Auftreten von AMR vorhersagen, sondern auch Einblicke bieten, die Klinikern helfen, informierte Entscheidungen zu treffen. Durch die Konzentration auf die Vorhersagegenauigkeit und die Erklärbarkeit hoffen wir, diese Modelle in realen klinischen Umgebungen nutzbarer zu machen.

#Die Rolle des Deep Learnings im Gesundheitswesen

Deep Learning bezieht sich auf einen Teilbereich des maschinellen Lernens, der komplexe Algorithmen verwendet, um Daten zu verarbeiten. Diese Algorithmen können aus riesigen Datenmengen lernen und versteckte Muster erkennen, die für menschliche Analysten möglicherweise nicht offensichtlich sind. Im Gesundheitswesen haben Deep-Learning-Modelle grosses Potenzial in verschiedenen Anwendungen gezeigt, wie z.B. der Vorhersage von Patientenergebnissen und der Identifizierung von Krankheitsrisiken.

Ein gängiger Ansatz im Deep Learning ist die Verwendung von neuronalen Netzen, die aus Schichten miteinander verbundener Knoten bestehen. Diese Netzwerke können lernen, sowohl statische als auch zeitvariierende Daten zu verarbeiten, was sie für die Analyse von EHR geeignet macht. Trotz ihrer Vorhersagekraft funktionieren viele Deep-Learning-Modelle jedoch als "Black Box", was bedeutet, dass Gesundheitsdienstleister nicht leicht nachvollziehen können, wie das Modell zu seinen Schlussfolgerungen gekommen ist.

#Bedarf an Interpretierbarkeit in medizinischen Modellen

Die mangelnde Interpretierbarkeit von Deep-Learning-Modellen stellt eine erhebliche Hürde für ihre Anwendung in der klinischen Praxis dar. Medizinische Fachkräfte müssen die Gründe hinter den Vorhersagen verstehen, um ihnen zu vertrauen und entsprechend zu handeln. Dieses Verständnis ist entscheidend für Entscheidungen bezüglich der Patientenversorgung, insbesondere in kritischen Situationen, wie sie auf Intensivstationen vorkommen.

Um die Interpretierbarkeit von Modellen zur Vorhersage von AMR zu verbessern, schlagen wir vor, verschiedene Datentypen zu kombinieren und Methoden zu verwenden, die speziell darauf ausgelegt sind, Einblicke zu bieten. Dieser Ansatz soll nicht nur die Genauigkeit der Vorhersagen verbessern, sondern auch das Verständnis dafür fördern, wie verschiedene Faktoren zum Auftreten von AMR beitragen.

#Überblick über unseren Ansatz

Unsere Studie konzentriert sich auf die Entwicklung multimodaler Deep-Learning-Modelle, die statische demografische Daten und MTS aus EHR integrieren. Durch die Nutzung dieser Modelle wollen wir AMR bei ICU-Patienten im Universitätskrankenhaus von Fuenlabrada in Spanien vorhersagen.

Wir verwenden zwei Hauptdatentypen in unseren Modellen:

• Statische Merkmale: Dazu gehören demografische Informationen wie Alter, Geschlecht und klinische Vorgeschichte.
• MTS: Dies umfasst zeitbasierte Daten zu Patientenbehandlungen und Veränderungen des Gesundheitszustands während ihres Aufenthalts in der ICU.

#Datenerhebung und Vorverarbeitung

Wir haben klinische Daten aus dem Universitätskrankenhaus von Fuenlabrada gesammelt, die einen Zeitraum von über 17 Jahren abdecken. Dieses umfangreiche Dataset enthält Informationen von Tausenden von Patienten, die in die ICU aufgenommen wurden. Um die Privatsphäre der Patienten zu gewährleisten, wurden alle Daten anonymisiert.

Unser Datensatz erfasst verschiedene Aspekte der Patientenversorgung, einschliesslich Demographie, klinische Behandlungen und Laborergebnisse. Die Herausforderung besteht darin, diese vielfältigen Informationen zu verarbeiten, um verwendbare Modelle zu erstellen. Wir führten Reinigungs- und Normalisierungsaufgaben durch, um die Daten für die Analyse vorzubereiten.

Die Normalisierung hilft sicherzustellen, dass verschiedene Datentypen gemeinsam analysiert werden können, indem sie auf eine gemeinsame Skala gebracht werden. Dieser Schritt ist entscheidend, wenn man mit statischen und zeitbasierten Informationen arbeitet.

#Merkmale zur Vorhersage von AMR

Um AMR effektiv vorherzusagen, identifizierten und wählten wir relevante Merkmale aus.

#Statische Merkmale

Wir konzentrierten uns auf acht statische Merkmale, die einen Überblick über den Gesundheitszustand des Patienten zu Beginn geben:

• Alter: Das Alter des Patienten zum Zeitpunkt der Aufnahme in die ICU.
• Geschlecht: Das Geschlecht des Patienten.
• Aufnahmemonat und -jahr: Der Zeitpunkt des Jahres, an dem der Patient in die ICU aufgenommen wurde.
• Aufnahmegrund: Die medizinische Bedingung, die eine ICU-Versorgung notwendig machte.
• Klinische Einheit: Die Abteilung, aus der der Patient aufgenommen wurde.
• Patientenkategorie: Klassifikationen zur Priorisierung der Patientenversorgung.
• SAPS-3 Punktzahl: Ein Punktesystem zur Bewertung des Schweregrads des Gesundheitszustands des Patienten.

#Multivariate Zeitreihenmerkmale

Die MTS besteht aus mehreren Dimensionen, die den Gesundheitszustand des Patienten im Laufe der Zeit erfassen. Dazu gehören:

• Kulturen: Informationen über das Vorhandensein spezifischer Keime in Kulturen, die vom Patienten genommen wurden.
• Behandlungen: Daten zum Status der mechanischen Beatmung und zur Verwendung von Antibiotika.
• ICU-Dynamik: Informationen zu anderen Patienten in der ICU, wie z.B. die Anzahl der Nachbarn und deren Behandlungen.

#Modellentwicklung

Wir entwickelten mehrere Modelle, um die Daten zu analysieren und Vorhersagen über AMR zu treffen.

#Tiefe Neuronale Netze

Tiefe neuronale Netze (DNNs) bilden das Rückgrat unserer prädiktiven Modelle. Wir untersuchten verschiedene Architekturen, um die effektivste Weise zu finden, sowohl statische als auch zeitvariierende Daten zu verarbeiten.

1. Multilayer Perceptron (MLP): Eine einfache Art von neuronalen Netz, die statische Daten verarbeitet.
2. Gated Recurrent Unit (GRU): Eine spezialisierte Architektur, die für die Verarbeitung von Zeitreihendaten entwickelt wurde.
3. Multimodale Netzwerke: Modelle, die statische und zeitvariierende Daten kombinieren, um die Vorhersagen zu verbessern.

#Fusionsstrategien

Um das Beste aus unseren Daten herauszuholen, setzten wir verschiedene Strategien zur Kombination von statischen und zeitvariierenden Daten ein:

• Frühe Fusion: Kombinieren von Daten aus mehreren Quellen, bevor sie in das Modell eingespeist werden.
• Gemeinsame Fusion: Integration von Informationen in Zwischenphasen innerhalb des neuronalen Netzwerks.
• Späte Fusion: Vorhersagen von separaten Modellen für statische und MTS-Daten treffen und diese Vorhersagen dann kombinieren.

#Wissensextraktion

Nachdem wir die Modelle entwickelt hatten, führten wir Experimente durch, um sinnvolle Einblicke in die Faktoren zu gewinnen, die zur AMR beitragen. Wir verwendeten verschiedene Merkmalsauswahltechniken, um wichtige Variablen zu identifizieren, die mit dem Auftreten von AMR verbunden sind.

#Techniken zur Merkmalsauswahl

• Klassische Methoden: Techniken wie Konfidenzintervalle mit Bootstrap (CIB) und bedingte wechselseitige Information (CMI) wurden verwendet, um die Relevanz verschiedener Merkmale zu bewerten.
• Permutation Feature Importance (PFI): Dieser Ansatz bewertet die Auswirkungen jedes Merkmals, indem er den Leistungsabfall misst, wenn die Werte eines Merkmals zufällig durchgemischt werden.

#Interpretierbarkeitsmechanismen

Um das Verständnis der AMR-Vorhersagen zu verbessern, wandten wir verschiedene Interpretierbarkeitsmethoden an:

• Aufmerksamkeitsmechanismen: Diese Methoden heben hervor, welche Merkmale und Zeitabschnitte für die Vorhersagen des Modells am relevantesten sind.
• Dynamische Masken: Diese Technik verwendet perturbationsbasierte Methoden, um kritische Merkmale in MTS zu identifizieren.

#Ergebnisse und Diskussion

Unsere Ergebnisse zeigen, dass die multimodalen Modelle, die wir entwickelt haben, einfacher Modelle, die nur statische Daten berücksichtigten, überlegen sind. Die gemeinsame Nutzung statischer Merkmale und MTS lieferte eine umfassendere Sicht auf den Gesundheitszustand des Patienten und erlaubte bessere Vorhersagen von AMR.

#Leistungsbewertung

Wir massen die Leistung unserer Modelle anhand verschiedener Metriken:

• Genauigkeit: Der Anteil der korrekt klassifizierten Fälle.
• Sensitivität: Die Fähigkeit, AMR-Fälle korrekt zu identifizieren.
• Spezifität: Die Fähigkeit, Nicht-AMR-Fälle korrekt zu identifizieren.
• ROC AUC: Diese Metrik bewertet die Gesamtleistung der Modelle, indem sie die Kompromisse zwischen Sensitivität und Spezifität misst.

#Wichtige Erkenntnisse

Unsere Analyse offenbarte, dass bestimmte Merkmale eine entscheidende Rolle bei der Vorhersage von AMR spielen. Beispielsweise erwiesen sich Faktoren wie der Status der mechanischen Beatmung und die erhaltenen Antibiotikabehandlungen als signifikante Prädiktoren.

#Klinische Implikationen

Die Erkenntnisse aus unseren Modellen können die klinische Entscheidungsfindung in der ICU unterstützen. Indem risikobehaftete Momente im Aufenthalt eines Patienten identifiziert werden, können Gesundheitsdienste proaktive Massnahmen zur Verwaltung des Antibiotikaeinsatzes ergreifen und AMR-Ausbrüche verhindern.

#Fazit

AMR ist ein dringendes Problem im Gesundheitswesen, besonders in Intensivstationen. Unsere Forschung bietet einen Rahmen zur Nutzung multimodaler Deep-Learning-Modelle, um die Vorhersagen von AMR zu verbessern und gleichzeitig die Interpretierbarkeit dieser Modelle zu erhöhen.

Durch die Kombination von statischen und dynamischen Daten aus EHRs können wir Gesundheitsfachkräften wertvolle Einblicke bieten, die ihre Entscheidungen informieren und möglicherweise zu besseren Patientenergebnissen führen. Die Ergebnisse unterstreichen die Bedeutung der Integration moderner Technologien in klinische Praktiken, um der wachsenden Herausforderung der antimikrobiellen Resistenz zu begegnen.

#Zukünftige Richtungen

In Zukunft könnte weitere Forschung zusätzliche Datenquellen wie Blutuntersuchungen und Ernährungsinformationen erkunden, um die Modelle zu verbessern. Ausserdem könnte die Verfeinerung der Algorithmen und Techniken zur Analyse von MTS zu noch besseren Vorhersagefähigkeiten führen.

Letztendlich ist das Ziel, anpassungsfähige, Echtzeitsysteme zu schaffen, die Gesundheitsdienstleister in die Lage versetzen, schnell auf das Risiko von AMR zu reagieren und die bestmögliche Versorgung für Patienten in kritischen Zuständen zu gewährleisten.