DeBERTa für elektronische Gesundheitsakten anpassen

In letzter Zeit wurde viel daran gearbeitet, wie wir Sprachmodelle besser nutzen können, um Aufgaben mit elektronischen Gesundheitsakten (EHRs) zu unterstützen. Unser Fokus liegt darauf, wie wir ein spezielles Sprachmodell namens DeBERTa an EHR-Aufgaben anpassen können. Wir wollen herausfinden, ob das unsere Fähigkeit verbessern kann, Ergebnisse für Patienten in Notaufnahmen vorherzusagen.

#Das DeBERTa-Modell und Datensätze

Zuerst haben wir eine kleinere Version des DeBERTa-Modells auf einem Datensatz trainiert, der aus Entlassungsberichten, klinischen Notizen, Radiologieberichten und medizinischen Abstracts besteht. Dieser Datensatz stammt von MIMIC-III, das eine Menge Gesundheitsakten enthält. Wir haben die Leistung unseres Modells mit einem ähnlichen Modell namens MeDeBERTa verglichen, das auf klinischen Texten aus unserer Gesundheitseinrichtung vortrainiert wurde. Wir haben es auch mit XGBoost verglichen, einem anderen Modell, das häufig für tabellarische Daten verwendet wird.

Wir haben die Modelle bei drei wichtigen Aufgaben bewertet, die mit den Patientenergebnissen in Notaufnahmen zu tun haben. Diese Bewertung wurde mit einem anderen Datensatz namens MIMIC-IV-ED durchgeführt. Bevor wir diese Modelle erstellt haben, mussten wir die Daten in ein Textformat umwandeln. Während dieses Prozesses haben wir vier verschiedene Versionen der Originaldatensätze erstellt, um zu sehen, wie die Art und Weise, wie wir die Daten verarbeitet haben, die Leistung des Modells beeinflussen könnte.

#Leistung und Ergebnisse

Unsere Ergebnisse zeigten, dass unser vorgeschlagenes Modell bei zwei der drei Aufgaben besser abschnitt als die anderen, und es schnitt ähnlich in der dritten Aufgabe ab. Eine wichtige Erkenntnis war, dass die Verwendung klarer Spaltennamen in unseren Daten die Leistung im Vergleich zur Verwendung der Originalnamen verbesserte.

Die Nutzung von tabellarischen Daten ist in vielen realen Situationen entscheidend. Tabellen sind häufig zur Organisation von Daten wie Internetverkehr, wissenschaftlichen Experimenten und Informationen aus klinischen Umgebungen. Traditionelle maschinelle Lerntechniken haben oft Schwierigkeiten mit unstrukturierten Daten, was zur Schaffung von Methoden geführt hat, um diese Daten in Tabellen umzuwandeln.

Allerdings geht bei der Umwandlung unstrukturierter Daten in tabellarische Formate möglicherweise wichtige Informationen verloren. Im Gesundheitswesen können Daten beispielsweise Freitextnotizen über Medikamente, Krankheiten und Labortests enthalten. Wenn diese Informationen in Tabellen verarbeitet werden, besteht das Risiko, den vollständigen Kontext, den Freitext bietet, zu verlieren.

#Freitext und tabellarische Daten

In unserem Ansatz haben wir untersucht, ob das Beibehalten der ursprünglichen Freitextdaten die Leistung unserer Modelle bei der Vorhersage von Ergebnissen verbessern könnte. Wir haben auch verschiedene Strategien zur Handhabung numerischer Daten geprüft.

Wir haben festgestellt, dass viele Studien begonnen haben, zu untersuchen, wie Sprachmodelle wie BERT für tabellarische Daten angepasst werden können, indem die Daten als Textstrings behandelt werden. Mehrere aktuelle Modelle haben vielversprechende Ergebnisse mit dieser Methode gezeigt, und wir versuchen, auf dieser Grundlage aufzubauen.

Unsere Arbeit hat auch bekannte Einschränkungen bei der Verwendung von Sprachmodellen mit numerischen Daten angesprochen. Einige frühere Ergebnisse haben gezeigt, dass Sprachmodelle, die darauf trainiert sind, Zahlen zu erkennen, dies nur genau innerhalb bestimmter Bereiche tun können. Diese Einschränkung kann zu erheblichen Fehlern führen, wenn sie auf Zahlen ausserhalb ihres Trainingsbereichs stossen.

#Modelltraining und Bewertung

Um die Effektivität unseres Modells zu bewerten, haben wir Benchmark-Aufgaben erstellt, die darauf abzielen, Patientenergebnisse vorherzusagen. Zum Beispiel wollten wir herausfinden, ob ein Patient nach dem Besuch der Notaufnahme ins Krankenhaus eingeliefert werden würde oder ob er dringend Hilfe benötigen würde.

Jede Aufgabe beinhaltete das Feintuning der Modelle einzeln, was es uns ermöglichte, zu messen, wie gut sie abgeschnitten haben. Wir haben die Modelle über 20 Epochen trainiert und die besten Versionen basierend auf ihrer Leistung gegenüber einem Validierungsset gespeichert.

Die Modelle wurden mit bestimmten Metriken bewertet, die ihre Vorhersagegenauigkeit anzeigen. Wir haben die Fläche unter der Receiver Operating Characteristic-Kurve (AUC) berechnet, um zu messen, wie gut jedes Modell abgeschnitten hat. Wir haben auch den Einfluss verschiedener Datenverarbeitungstechniken auf die Modellleistung untersucht.

#Bedeutung der Datenverarbeitung

Unsere Ergebnisse zeigten die Wichtigkeit, wie wir Daten verarbeiten. Die Verwendung von beschreibenden Spaltennamen und das Beibehalten von Freitextdaten verbesserten die Fähigkeit des Modells, korrekte Vorhersagen zu machen. Dies ist besonders wichtig in medizinischen Umgebungen, wo die Details in den Patientenakten erhebliche Auswirkungen auf ihre Versorgung haben können.

Indem wir verschiedene Datenformen einbeziehen, können wir ein umfassenderes Verständnis der Faktoren gewinnen, die die Patientenergebnisse beeinflussen. Diese Kombination aus Freitext und strukturierten Tabellendaten kann zu besseren Vorhersagen führen.

#Klinische Anwendungen

Die Auswirkungen unserer Arbeit sind ziemlich bedeutend. Wir haben gezeigt, dass selbst kleine Sprachmodelle mit grösseren konkurrieren können, was sie für Umgebungen wie Krankenhäuser geeignet macht, wo die Computerressourcen möglicherweise begrenzt sind. Ein grosses Modell wie GPT-J benötigt viel Speicherplatz, während unser angepasstes DeBERTa-Modell viel weniger braucht.

In Bezug auf den klinischen Wert kann das Verständnis, welche Merkmale in den Daten am einflussreichsten sind, Einblicke in die Patientenversorgung geben. Zum Beispiel hat unsere Analyse gezeigt, dass die Freitextnotizen über Patienten entscheidend für die Vorhersage von Krankenhausaufenthalten waren.

Diese Informationen können den Gesundheitsfachleuten helfen, sich auf die richtigen Aspekte der Gesundheit eines Patienten zu konzentrieren, um bessere Entscheidungen über deren Versorgung zu treffen. Das Identifizieren von Schlüsselrisikofaktoren durch unsere Modelle kann auch zu verbesserten Behandlungen für Patienten führen, insbesondere bei der Verwaltung von Medikamenten und dem Verständnis ihrer Krankengeschichte.

#Weiter geht's

Trotz der positiven Ergebnisse gibt es noch Einschränkungen in unserem Ansatz. Wir haben es noch nicht getestet, ob es über eine Vielzahl von Aufgaben hinweg funktioniert oder es direkt mit viel grösseren Modellen verglichen. Zukünftige Arbeiten werden darin bestehen, unsere Methoden an mehr Aufgaben und gegen grössere Modelle zu testen, um ihre Fähigkeiten vollständig zu bewerten.

Unsere Arbeit legt das Fundament für zukünftige Forschungen zur Anpassung von Sprachmodellen an Aufgaben im Zusammenhang mit elektronischen Gesundheitsakten. Wir hoffen, dass effektivere Vorhersagemodelle zu besseren Ergebnissen für Patienten in Krankenhäusern führen können.

#Fazit

Zusammenfassend zeigt unsere Studie, dass wir das DeBERTa-Modell erfolgreich für Aufgaben mit elektronischen Gesundheitsakten anpassen können. Wir haben gezeigt, dass unser Ansatz bei der Vorhersage von Ergebnissen in Notaufnahmen gut funktioniert und die Bedeutung der Art und Weise, wie wir die Daten vorbereiten, hervorhebt.

Das Beibehalten von Freitextdaten und die Verwendung klarerer Spaltennamen können zu besseren Vorhersagen führen und unterstreichen die Notwendigkeit einer gründlichen Datenverarbeitung. Diese Arbeit stellt einen vielversprechenden Schritt nach vorne dar, um die Gesundheitsversorgung durch fortschrittliche maschinelle Lerntechniken zu verbessern, die auf die realen Herausforderungen in medizinischen Umgebungen zugeschnitten sind.