Verbesserung der Krebsrisiko-Vorhersage mit EHR-Daten

Krebs ist weltweit eine der häufigsten Todesursachen. In den letzten Jahren werden immer mehr Menschen mit dieser Krankheit diagnostiziert, was zum Teil auf eine höhere Lebenserwartung und Verbesserungen bei medizinischen Tests zurückzuführen ist. Früherkennung ist entscheidend für eine effektive Behandlung, aber Krebs entwickelt sich oft lange Zeit ohne auffällige Symptome. Die aktuellen Screening-Methoden, wie Tests und Bildgebung, können teuer und unpraktisch sein, was es schwierig macht, sie grossflächig umzusetzen. Viele KI-Methoden wurden vorgeschlagen, um das Krebsrisiko zu bewerten, aber sie erfordern oft tiefgehende medizinische Daten, die nicht immer verfügbar sind.

Diese Studie konzentriert sich darauf, Elektronische Gesundheitsakten (EHR) als Datenquelle zu nutzen. Durch die Nutzung von EHRs wollen wir eine Methode zur Vorhersage des Krebsrisikos entwickeln, die praktischer und in verschiedenen Gesundheitseinrichtungen anwendbar ist. Das Ziel ist es, das Risiko der Patienten allein auf Basis bestehender medizinischer Aufzeichnungen zu bewerten, ohne umfangreiche neue Tests durchführen zu müssen.

#Hintergrund

Die Methoden zur Krebsdiagnose verlassen sich heute oft auf spezielle Tests, die teuer und zeitaufwändig sind. Der Drang nach kosteneffektiveren und skalierbaren Alternativen führt uns dazu, KI-Technologien zu erforschen, die mit den bereits vorhandenen Daten in EHRs arbeiten können. Diese Aufzeichnungen enthalten medizinische Informationen über Patienten, die bei der Bewertung ihrer Risikostufen für verschiedene Krankheiten, einschliesslich Krebs, helfen können.

Das grösste Hindernis ist das Fehlen von Standards bei medizinischen Aufzeichnungen in verschiedenen Kliniken, was die Qualität der verwendeten Daten beeinträchtigen kann. Verschiedene Einrichtungen können unterschiedliche Grade an Datenvollständigkeit aufweisen, was die universelle Implementierung prädiktiver Modelle erschwert. Eine Methode, die anpassungsfähig ist und einfache Datenpunkte nutzt, kann ihre Nutzbarkeit auf viele Gesundheitsanbieter ausweiten.

#Methode

#Datenerhebung

Die Studie nutzt EHR-Daten, die von einer grossen regionalen Klinik stammen und eine vielfältige Patientengruppe abdecken. Die Aufzeichnungen enthalten Informationen zu medizinischen Ereignissen, Behandlungen und Diagnosen, die gemäss dem ICD-10-System kodiert sind. Dies ist ein weltweit standardisiertes Klassifikationssystem, das eine einfachere Verarbeitung und den Vergleich medizinischer Daten ermöglicht.

Wir haben einen Datensatz mit über 175.000 anonymisierten Patientenakten, von denen etwa 2.800 mit Krebs diagnostiziert wurden. Die Daten geben Einblick in die verschiedenen medizinischen Vorerkrankungen der Patienten und deren Verlauf.

#Problemformulierung

Die Forschung konzentriert sich darauf, ob wir genau vorhersagen können, welche Patienten in Zukunft möglicherweise Krebs entwickeln. Dies wird als binäres Klassifikationsproblem formuliert, bei dem jeder Patient als "gesund" oder "krank" kategorisiert wird. Wir zielen darauf ab, ihr Risiko basierend auf den Ereignissen in ihrer medizinischen Geschichte, die in den EHRs erfasst sind, zu bewerten.

#Basis-Methode

Als Basis verwenden wir ein rekurrentes neuronales Netzwerk (RNN) mit einem BERT-basierten Sprachmodell zur Verarbeitung der Daten. Dieses Modell betrachtet Sequenzen medizinischer Ereignisse und verwandelt sie in Embeddings, die wichtige Informationen über die Gesundheit des Patienten im Laufe der Zeit erfassen.

#Vorgeschlagene Methode

Während die Basis auf komplexen Modellen basiert, kombiniert unsere vorgeschlagene Methode Maschinelles Lernen mit Überlebensanalysen, was sie weniger rechenintensiv und einfacher reproduzierbar in verschiedenen Gesundheitseinrichtungen macht. Im Grunde nutzen wir einfachere, aber effektive Methoden, die an die spezifische Umgebung jeder medizinischen Einrichtung angepasst werden können.

Wir beginnen mit dem Training von Überlebensmodellen, wie z.B. Kaplan-Meier-Schätzern, die uns helfen, die Zeit bis zu einem Ereignis – wie einer Krebsdiagnose – zu verstehen. Darauf folgt das Feature Engineering, bei dem wir nützliche Merkmale aus diesen Modellen ableiten, die in maschinelle Lernalgorithmen eingespeist werden können.

#Ergebnisse der vorgeschlagenen Methode

#Vergleich mit der Basis

Unsere Survival Ensemble-Methode wurde mit dem RNN-Modell getestet, das wir als Basis verwendet haben. Die Ergebnisse zeigten einen klaren Vorteil für unsere vorgeschlagene Methode über mehrere Metriken hinweg. Zum Beispiel verbesserte sich die Average Precision-Metrik erheblich mit dem Survival Ensemble-Modell, was auf eine bessere Fähigkeit hinweist, echte Krebsfälle unter den Patienten zu identifizieren.

In unseren retrospektiven Studien haben wir auch festgestellt, dass unsere Methode eine höhere Erkennungsrate von Krebs bei Patienten bot. Das deutet darauf hin, dass die Verwendung von einfacheren, nachvollziehbaren Modellen zu effektiven Ergebnissen führen kann, ohne dass umfangreiche Rechenressourcen benötigt werden.

#Altersbaselines

Neben dem Vergleich unserer Methode mit dem Basismodell haben wir auch die Effektivität des Survival Ensemble in verschiedenen Altersgruppen untersucht. Da das Alter ein entscheidender Faktor für das Krebsrisiko ist, haben wir bewertet, wie gut unsere Methode im Vergleich zu einer einfachen Basis abschnitt, die die erwarteten Krebsraten in verschiedenen Altersgruppen verfolgte.

Die vorgeschlagene Methode übertraf diese Altersbaselines durchweg und bestätigte ihre Nützlichkeit bei der Vorhersage, welche Patienten möglicherweise eine weitere Evaluierung benötigen.

#Wichtigkeit der Merkmale

Zu verstehen, welche Merkmale am meisten zu unserem Modell beigetragen haben, ist entscheidend. Die wichtigsten Prädiktoren waren Alter, Geschlecht und die Anzahl der erhaltenen medizinischen Dienstleistungen. Diese Erkenntnisse stimmen gut mit dem bekannten medizinischen Wissen überein und bestätigen die Zuverlässigkeit unserer Methode.

#Klinische Implikationen

#Patientenpriorisierung

Eines der praktischen Ergebnisse dieser Forschung ist das Potenzial, Gesundheitsdienstleistern zu helfen, Patienten besser für Screenings zu priorisieren. Indem hochriskante Personen effektiv identifiziert werden, können Gesundheitssysteme Ressourcen effizienter einsetzen und sicherstellen, dass diejenigen, die am ehesten von einem Screening profitieren, zuerst evaluiert werden.

#Verbesserung der Screening-Protokolle

Die Methode kann auch bestehende Krebs-Screening-Protokolle verfeinern. Anstatt einen Einheitsansatz zu wählen, könnten Patienten basierend auf ihrem Risiko eingestuft werden, sodass hochpriorisierte Personen umgehend behandelt werden. Diese Priorisierung kann Zeit und Ressourcen sparen und möglicherweise die Gesamtergebnisse der Patienten verbessern.

#Kosteneffizienz

Durch die Nutzung von leicht verfügbaren EHR-Daten kann die finanzielle Belastung für Gesundheitssysteme erheblich reduziert werden. Die Anpassungsfähigkeit der Methode erleichtert es Kliniken mit unterschiedlichen Datentypen und -vollständigkeiten, sie umzusetzen, was zu einem gerechteren Gesundheitswesen führt.

#Zukünftige Forschungsrichtungen

Während die aktuellen Ergebnisse vielversprechend sind, könnten weitere Fortschritte die Vorhersagekraft der Methode verbessern. Einige Bereiche für zukünftige Erkundungen umfassen die Integration vielfältigerer Datensätze, die Verfeinerung algorithmischer Modelle und die Erleichterung end-to-end Trainingsprozesse.

Der Weg zur Verfeinerung der Methoden zur Krebsdiagnose über EHRs ist noch im Gange, mit dem Potenzial, wie KI die Herangehensweise der Kliniker an Risikoabschätzungen und Patientenversorgung verändern kann.

#Fazit

Zusammenfassend zeigt unsere Arbeit, dass die Verwendung einer Kombination aus maschinellem Lernen und Überlebensanalyse-Techniken mit EHR-Daten die Vorhersage des Krebsrisikos erheblich verbessern kann. Die Ergebnisse legen nahe, dass es praktische Implikationen für die Verbesserung der Früherkennung, die Optimierung des Patientenmanagements und die effektivere Nutzung von Gesundheitsressourcen gibt.

Durch den Fokus auf zugängliche Daten und einfache Modelle legen wir den Grundstein für ein effektiveres Gesundheitssystem, das sich den Bedürfnissen verschiedener Kliniken und Patienten anpassen kann. Dieser innovative Ansatz zielt darauf ab, die frühe Krebsdiagnose zu verbessern und letztendlich die Ergebnisse der Patienten in unterschiedlichen Gesundheitseinrichtungen zu steigern.