Optimiser les prédictions des DSE avec CORE-BEHRT

Ces dernières années, utiliser les dossiers de santé électroniques (EHR) pour prédire les résultats des patients est devenu un sujet clé. Ce changement a été soutenu par les avancées technologiques et une augmentation des données disponibles. Au début, les progrès étaient lents parce qu'il n'y avait que quelques méthodes d'apprentissage machine, comme la régression logistique et les forêts aléatoires. L'introduction de l'apprentissage profond a changé la donne, permettant aux chercheurs d'identifier des modèles plus complexes dans les données.

Une des avancées notables dans le traitement des données EHR est l'utilisation de modèles qui ont été initialement créés pour le traitement du langage naturel (NLP) et la vision par ordinateur. Ces modèles, comme les réseaux de neurones récurrents et convolutifs, ont été appliqués efficacement aux données EHR. L'introduction du modèle transformer, qui est polyvalent pour traiter différents types d'informations, a aussi eu un effet significatif sur l'analyse des EHR. Le développement de BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) a inspiré de nombreux modèles spécifiquement conçus pour les données EHR.

Malgré les progrès, beaucoup de ces premiers modèles n'ont pas été pleinement optimisés, et il y a un manque de clarté dans la comparaison de leur efficacité. Pour relever ce défi, nous avons introduit un nouveau modèle appelé CORE-BEHRT, conçu pour optimiser les performances et fournir des informations claires sur les composants clés qui affectent la précision des prédictions. Cet article décrit les améliorations significatives réalisées et discute de leurs implications pour l'utilisation des données EHR.

#Importance de la Représentation des données

La représentation des données est un facteur critique pour améliorer la performance des modèles. En affinant la façon dont les données sont présentées au modèle, on peut obtenir de meilleurs résultats. Dans notre recherche, nous nous sommes concentrés sur divers aspects des données pour améliorer leur précision.

Une amélioration substantielle est venue de la façon dont l'information sur les médicaments et les horodatages des événements ont été inclus. En intégrant ces éléments, nous avons constaté une augmentation de la performance moyenne sur des tâches clés, passant de 0,785 à 0,797 en termes de scores de l'aire sous la courbe de la caractéristique opérationnelle (AUROC). D'autres changements structurels dans l'Architecture du modèle et les méthodes d'entraînement ont porté la moyenne encore plus haut à 0,801 AUROC.

Notre étude a évalué 25 tâches différentes de prédiction clinique et a trouvé des augmentations de performance notables dans 17 d'entre elles, avec des améliorations dans presque toutes les tâches. Cela montre qu'optimiser la représentation des données et le design des modèles est crucial pour rendre les prédictions basées sur les EHR plus fiables.

#Aperçu des modèles EHR

Plusieurs modèles ont été développés pour analyser les données EHR, y compris BEHRT, Med-BERT, et d'autres. Ces modèles ont des conceptions et des capacités variées, rendant les comparaisons directes difficiles. La plupart des modèles antérieurs s'appuyaient sur des représentations de haut niveau des codes médicaux, ce qui simplifiait les données mais pouvait exclure des détails critiques.

Par exemple, BEHRT a été initialement formé sur des données EHR d'environ 1,6 million de patients, utilisant leurs événements médicaux avec d'autres informations sur les patients. Les résultats ont montré qu'il surpassait les méthodes traditionnelles. Un autre modèle, G-BERT, a adopté une approche différente en utilisant une méthode basée sur les graphes pour gérer la structure hiérarchique des codes médicaux.

Med-BERT a amélioré les travaux antérieurs en utilisant un ensemble de données beaucoup plus grand et en introduisant une nouvelle tâche de pré-entraînement. Il visait à prédire les hospitalisations prolongées et a adapté son vocabulaire pour couvrir une gamme plus étendue de codes médicaux. Les modèles suivants ont construit sur ces bases, introduisant diverses modifications qui compliquent les comparaisons et rendent difficile l'identification des composants qui entraînent des améliorations.

Les différences entre les données EHR et les données NLP traditionnelles nécessitent un examen approfondi de ce qui fonctionne dans un domaine par rapport à l'autre. Des questions comme le timing des événements médicaux et les longueurs variées des dossiers patients doivent être prises en compte. Donc, nous devons évaluer soigneusement les choix de conception qui ont montré du succès en NLP pour les appliquer efficacement dans le contexte de la santé.

#Composants clés de CORE-BEHRT

CORE-BEHRT se concentre sur plusieurs éléments essentiels qui contribuent à son succès dans le traitement des données EHR. Ces composants sont :

#Optimisation de la représentation des données

Améliorer la façon dont nous représentons les données est vital pour obtenir de meilleurs résultats de prédiction. Nous nous sommes concentrés sur l'augmentation de l'entrée du modèle en incluant des codes médicaux détaillés et des horodatages correspondants. Ce faisant, nous avons tenu compte de l'aspect temporel des soins aux patients, souvent négligé.

De plus, nous avons inclus des codes de médicaments, permettant au modèle de saisir une vue plus complète de l'historique de traitement d'un patient. Ce format d'entrée élargi a entraîné une compréhension plus claire des conditions des patients, menant à une performance prédictive améliorée.

#Améliorations architecturales

Nous avons apporté plusieurs changements architecturaux qui ont influencé la performance du modèle. Par exemple, nous avons remplacé certains éléments traditionnels par des versions qui permettent au modèle de traiter les séquences plus efficacement. Une des améliorations significatives a été l'ajout des embeddings Time2Vec, permettant au modèle de mieux comprendre la relation entre différentes âges et cadres temporels.

L'utilisation de méthodes d'encodage de position avancées a amélioré la compréhension par le modèle de la façon dont les événements s'insèrent dans l'historique d'un patient. Ces ajustements ont été essentiels pour affiner le modèle afin de faire des prédictions précises basées sur les données des patients.

#Protocoles d'entraînement

Les méthodes d'entraînement jouent aussi un rôle clé dans l'amélioration de la performance des modèles. Nous avons testé divers ratios de masquage pendant le pré-entraînement, découvrant qu'un ratio plus élevé entraînait de meilleurs résultats dans certaines tâches. Nous avons utilisé différentes stratégies de pooling pour agréger efficacement les informations, veillant à ce que le modèle puisse tirer parti de tous les points de données disponibles.

Nos résultats ont montré que l'utilisation de modèles optimisés avec des réglages spécifiques pouvait atteindre une précision de prédiction plus élevée par rapport aux versions originales de BEHRT et Med-BERT.

#Généralisation à travers les tâches cliniques

Un aspect essentiel de notre recherche était d'établir la généralisabilité de notre modèle optimisé à un large éventail de tâches cliniques. Pour ce faire, nous avons sélectionné des conditions variées, des procédures courantes comme le traitement de la douleur aux événements moins fréquents comme certains cancers.

En évaluant la performance du modèle dans ces scénarios divers, nous avons pu confirmer l'applicabilité de nos résultats. Notre évaluation a montré que le CORE-BEHRT amélioré surpassait constamment ses prédécesseurs dans la plupart des tâches, indiquant sa robustesse.

Certaines tâches n'ont pas montré d'améliorations significatives, mais celles-ci impliquaient souvent des conditions plus difficiles où même de légers gains de performance peuvent être difficiles à atteindre. Nous avons également reconnu que pour certaines maladies, comme l'AVC et la schizophrénie, la performance de notre modèle semblait atteindre un plateau, suggérant que des facteurs au-delà de la taille des données et de la représentation pourraient entrer en jeu.

#Contributions clés de CORE-BEHRT

CORE-BEHRT a apporté plusieurs contributions notables au domaine de l'analyse des EHR :

1. Amélioration de la compréhension de la représentation des données : Notre travail a mis en évidence l'importance d'une représentation détaillée des données pour faire des prédictions fiables. En ajoutant des codes de médicaments et des horodatages, nous avons démontré comment ces éléments peuvent améliorer la performance du modèle.

2. Évaluation constructive de l'architecture des modèles : Nous avons fourni un examen approfondi des changements architecturaux qui contribuent à une meilleure performance. En optimisant divers aspects du modèle, nous avons montré comment maximiser la précision prédictive.

3. Tests approfondis à travers des scénarios cliniques : Notre approche a inclus une évaluation rigoureuse dans plusieurs Tâches de prédiction clinique, démontrant la capacité du modèle à se généraliser à différentes conditions. Ces tests robustes ouvrent la voie à de futures avancées et à des applications dans le monde réel.

4. Fondation pour la recherche future : Les connaissances acquises grâce à notre travail peuvent servir de base pour de futurs développements dans la modélisation EHR. Nous avons ouvert la voie à des modèles BERT plus fiables et efficaces dans la pratique clinique.

#Directions futures

En avançant, plusieurs domaines méritent une investigation plus approfondie. D'une part, il est nécessaire de continuer à affiner la représentation des données et l'architecture des modèles. Explorer d'autres sources de données, comme les résultats de laboratoire et les signes vitaux, pourrait entraîner des améliorations significatives.

De plus, améliorer les protocoles d'entraînement et les objectifs de pré-entraînement peut conduire à un meilleur alignement entre les prédictions des modèles et les résultats cliniques. Les recherches futures devraient viser à aborder la variabilité des performances à travers diverses conditions et à affiner les techniques pour garantir que les modèles ne sont pas seulement formés sur de grands ensembles de données mais sont aussi efficaces dans différentes populations de patients.

Enfin, instaurer la confiance dans les modèles EHR reste crucial pour leur adoption dans les milieux cliniques. En fournissant des informations plus claires sur le fonctionnement de ces modèles et leurs capacités prédictives, nous pouvons encourager une acceptation plus large parmi les professionnels de santé.

#Conclusion

L'essor des modèles d'apprentissage automatique appliqués aux dossiers de santé électroniques représente un avancement significatif dans la prédiction des résultats des patients. En introduisant CORE-BEHRT, nous avons montré comment une optimisation soignée et un accent sur la représentation des données, l'architecture et les protocoles d'entraînement peuvent entraîner des améliorations substantielles dans la performance des modèles.

Ce travail pose les bases pour de futures explorations dans le domaine et ouvre la voie à l'intégration des modèles basés sur les EHR dans les flux de travail cliniques. Nos résultats soulignent non seulement l'importance d'une représentation détaillée des données mais pointent également la nécessité d'une innovation et d'une évaluation continues dans le domaine de la modélisation de la santé.