Optimizando las predicciones de EHR con CORE-BEHRT

En los últimos años, usar Registros Electrónicos de Salud (EHR) para hacer predicciones sobre los resultados de los pacientes se ha convertido en un área clave de interés. Este cambio ha sido respaldado por avances en tecnología y un aumento en la cantidad de datos disponibles. Al principio, el progreso fue lento porque solo había unos pocos métodos de aprendizaje automático disponibles, como la regresión logística y el bosque aleatorio. La introducción del aprendizaje profundo cambió las reglas del juego, permitiendo a los investigadores identificar patrones más complejos en los datos.

Uno de los avances más notables en el trabajo con datos de EHR es el uso de modelos que fueron creados inicialmente para el procesamiento de lenguaje natural (NLP) y visión por computadora. Estos modelos, como las redes neuronales recurrentes y convolucionales, se han aplicado de manera efectiva a los datos de EHR. La introducción del modelo transformer, que es versátil al lidiar con diferentes tipos de información, también ha tenido un efecto significativo en el análisis de EHR. El desarrollo de BERT (Representaciones de Codificadores Bidireccionales de Transformers) ha inspirado muchos modelos diseñados específicamente para datos de EHR.

A pesar del progreso, muchos de estos modelos iniciales no se han optimizado completamente, y hay falta de claridad al comparar su efectividad. Para abordar este desafío, hemos introducido un nuevo modelo llamado CORE-BEHRT, que está diseñado para optimizar el rendimiento y proporcionar información clara sobre los componentes clave que afectan la precisión de la predicción. Este artículo describe las mejoras significativas realizadas y discute sus implicaciones para el uso de datos de EHR.

#Importancia de la Representación de datos

La representación de datos es un factor crítico para mejorar el rendimiento del modelo. Al refinar cómo se presenta la información al modelo, podemos lograr mejores resultados. En nuestra investigación, nos enfocamos en varios aspectos de los datos para mejorar su precisión.

Una mejora sustancial vino de la forma en que se incluyó la información sobre medicamentos y las marcas de tiempo de los eventos en el modelo. Al integrar estos elementos, vimos un aumento en el rendimiento promedio en tareas clave, pasando de 0.785 a 0.797 en términos de puntuaciones de Área Bajo la Curva del Característica Operativa del Receptor (AUROC). Cambios estructurales adicionales en la Arquitectura del Modelo y los métodos de entrenamiento elevaron aún más la puntuación promedio a 0.801 AUROC.

Nuestro estudio evaluó 25 tareas diferentes de predicción clínica y encontró aumentos notables en 17 de ellas, con mejoras en casi todas las tareas. Esto muestra que optimizar la representación de datos y el diseño del modelo es crucial para hacer predicciones más confiables basadas en EHR.

#Resumen de Modelos de EHR

Se han desarrollado varios modelos para analizar datos de EHR, incluyendo BEHRT, Med-BERT y otros. Estos modelos tienen diferentes diseños y capacidades, lo que hace que las comparaciones directas sean desafiantes. La mayoría de los modelos anteriores se basaban en representaciones de alto nivel de códigos médicos, lo que simplificaba los datos pero podría haber excluido detalles críticos.

Por ejemplo, BEHRT se entrenó inicialmente con datos de EHR de aproximadamente 1.6 millones de pacientes, usando sus eventos médicos junto con otra información del paciente. Los resultados mostraron que superaba a los métodos tradicionales. Otro modelo, G-BERT, tomó un enfoque diferente al usar un método basado en grafos para manejar la estructura jerárquica de los códigos médicos.

Med-BERT mejoró trabajos anteriores al usar un conjunto de datos mucho más grande y al introducir una nueva tarea de pre-entrenamiento. Su objetivo era predecir estancias hospitalarias prolongadas y adaptó su vocabulario para cubrir un rango más amplio de códigos médicos. Modelos posteriores se han basado en estos fundamentos, introduciendo varias modificaciones que complican las comparaciones y hacen difícil identificar qué componentes impulsan las mejoras.

Las diferencias entre los datos de EHR y los datos tradicionales de NLP requieren un examen exhaustivo de qué funciona en un campo frente al otro. Deben considerarse cuestiones como el momento de los eventos médicos y las diferentes longitudes de los registros de pacientes. Por lo tanto, debemos evaluar cuidadosamente las decisiones de diseño que han demostrado éxito en NLP para aplicarlas efectivamente en el contexto de la salud.

#Componentes Clave de CORE-BEHRT

CORE-BEHRT se enfoca en varios elementos esenciales que contribuyen a su éxito en el procesamiento de datos de EHR. Estos componentes son:

#Optimización en la Representación de Datos

Mejorar cómo representamos los datos es vital para lograr mejores resultados de predicción. Nos enfocamos en aumentar la entrada del modelo al incluir códigos médicos detallados y las marcas de tiempo correspondientes. Al hacerlo, consideramos el aspecto temporal de la atención al paciente, que a menudo se pasa por alto.

Además, incluimos códigos de medicamentos, permitiendo que el modelo capture una visión más completa de la historia de tratamiento de un paciente. Este formato de entrada ampliado resultó en una comprensión más clara de las condiciones del paciente, lo que llevó a un mejor rendimiento predictivo.

#Mejoras Arquitectónicas

Hicimos varios cambios arquitectónicos que influyeron en el rendimiento del modelo. Por ejemplo, reemplazamos algunos elementos tradicionales con versiones que permiten al modelo procesar secuencias de manera más efectiva. Una mejora significativa fue la adición de embeddings Time2Vec, que permite al modelo comprender mejor la relación entre diferentes edades y marcos temporales.

Utilizar métodos avanzados de codificación posicional ayudó a mejorar la comprensión del modelo sobre dónde encajan los eventos en la historia de un paciente. Estos ajustes fueron esenciales para afinar el modelo y hacer predicciones precisas basadas en datos de pacientes.

#Protocolos de Entrenamiento

Los métodos de entrenamiento también juegan un papel clave en la mejora del rendimiento del modelo. Probamos varios ratios de enmascaramiento durante el pre-entrenamiento, descubriendo que un ratio más alto daba mejores resultados en algunas tareas. Usamos diferentes estrategias de agrupamiento para agregar información de manera efectiva, asegurando que el modelo pudiera aprovechar todos los puntos de datos disponibles.

Nuestros hallazgos mostraron que usar modelos optimizados con configuraciones específicas podría alcanzar una mayor precisión de predicción en comparación con las versiones originales de BEHRT y Med-BERT.

#Generalización a través de Tareas Clínicas

Un aspecto esencial de nuestra investigación fue establecer la generalizabilidad de nuestro modelo optimizado en una amplia gama de tareas clínicas. Para lograr esto, seleccionamos condiciones variadas, desde procedimientos comunes como el tratamiento del dolor hasta eventos menos frecuentes como ciertos cánceres.

Al evaluar qué tan bien funcionó el modelo en estos diversos escenarios, pudimos confirmar la aplicabilidad de nuestros hallazgos. Nuestra evaluación mostró que el mejorado CORE-BEHRT superó consistentemente a sus predecesores en la mayoría de las tareas, lo que indica su solidez.

Algunas tareas no mostraron mejoras significativas, pero estas a menudo involucraban condiciones más desafiantes donde incluso pequeños aumentos de rendimiento pueden ser difíciles de lograr. También reconocimos que para ciertas enfermedades, como el accidente cerebrovascular y la esquizofrenia, el rendimiento de nuestro modelo parecía alcanzar un plateau, sugiriendo que factores más allá del tamaño de los datos y la representación podrían estar en juego.

#Contribuciones Clave de CORE-BEHRT

CORE-BEHRT ha hecho varias contribuciones notables al campo del análisis de EHR:

1. Mejor Comprensión de la Representación de Datos: Nuestro trabajo ha destacado la importancia de una representación detallada de los datos para hacer predicciones confiables. Al agregar códigos de medicamentos y marcas de tiempo, demostramos cómo estos elementos pueden mejorar el rendimiento del modelo.

2. Evaluación Constructiva de la Arquitectura del Modelo: Proporcionamos un examen exhaustivo de los cambios arquitectónicos que contribuyen a un mejor rendimiento. Al optimizar varias partes del modelo, mostramos cómo maximizar la precisión predictiva.

3. Pruebas Extensas a través de Escenarios Clínicos: Nuestro enfoque incluyó una evaluación rigurosa en múltiples Tareas de Predicción Clínica, demostrando la capacidad del modelo para generalizar a diferentes condiciones. Estas pruebas robustas sientan las bases para futuros avances y aplicaciones en el mundo real.

4. Fundamento para Futuros Investigaciones: Las ideas obtenidas de nuestro trabajo pueden servir de base para futuros desarrollos en el modelado de EHR. Hemos allanado el camino para modelos basados en BERT más confiables y efectivos en la práctica clínica.

#Direcciones Futuras

A medida que avanzamos, hay varias áreas que merecen una mayor investigación. Por un lado, hay una necesidad de seguir refinando la representación de datos y la arquitectura del modelo. Explorar fuentes de datos adicionales, como resultados de laboratorio y signos vitales, podría dar lugar a mejoras significativas.

Además, mejorar los protocolos de entrenamiento y los objetivos de pre-entrenamiento puede llevar a una mejor alineación entre las predicciones del modelo y los resultados clínicos. La investigación futura debería centrarse en abordar la variabilidad en el rendimiento a través de diversas condiciones y refinar técnicas para asegurar que los modelos no solo se entrenen con grandes conjuntos de datos sino que también sean efectivos en diferentes poblaciones de pacientes.

Finalmente, fomentar la confianza en los modelos de EHR sigue siendo crucial para su adopción en entornos clínicos. Al proporcionar información más clara sobre cómo funcionan estos modelos y sus capacidades predictivas, podemos fomentar una aceptación más amplia entre los profesionales de la salud.

#Conclusión

El auge de los modelos de aprendizaje automático aplicados a los Registros Electrónicos de Salud representa un avance significativo en la predicción de los resultados de los pacientes. Al introducir CORE-BEHRT, hemos demostrado cómo una optimización cuidadosa y un enfoque en la representación de datos, la arquitectura y los protocolos de entrenamiento pueden llevar a mejoras sustanciales en el rendimiento del modelo.

Este trabajo sienta las bases para futuras exploraciones en el campo y allana el camino para integrar modelos basados en EHR en los flujos de trabajo clínicos. Nuestros hallazgos no solo destacan la importancia de una representación detallada de los datos, sino que también señalan la necesidad de innovación continua y evaluación en el ámbito del modelado en salud.