Ottimizzare le previsioni EHR con CORE-BEHRT

Negli ultimi anni, usare le Cartelle Cliniche Elettroniche (EHR) per fare previsioni sugli esiti dei pazienti è diventato un argomento molto interessante. Questo cambiamento è stato supportato dai progressi tecnologici e dall’aumento dei dati disponibili. All’inizio, i progressi erano lenti perché c’erano solo pochi metodi di machine learning disponibili, come la regressione logistica e il random forest. L’introduzione del deep learning ha cambiato le carte in tavola, permettendo ai ricercatori di identificare schemi più complessi nei dati.

Una delle novità più interessanti nell’elaborazione dei dati EHR è l'uso di modelli che erano stati creati inizialmente per il processing del linguaggio naturale (NLP) e la visione artificiale. Questi modelli, come le reti neurali ricorrenti e convoluzionali, sono stati applicati ai dati EHR con successo. L’introduzione del modello transformer, che è versatile nel gestire diversi tipi di informazioni, ha avuto anche un impatto significativo sull’analisi dei dati EHR. Lo sviluppo di BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) ha ispirato molti modelli specificamente progettati per i dati EHR.

Nonostante i progressi, molti di questi modelli iniziali non sono stati completamente ottimizzati, e c’è una mancanza di chiarezza nel confrontare la loro efficacia. Per affrontare questa sfida, abbiamo introdotto un nuovo modello chiamato CORE-BEHRT, progettato per ottimizzare le prestazioni e fornire chiari spunti sui componenti chiave che influenzano l’accuratezza delle previsioni. Questo articolo delinea i miglioramenti significativi apportati e discute le loro implicazioni per l’uso dei dati EHR.

#Importanza della Rappresentazione dei Dati

La rappresentazione dei dati è un fattore fondamentale per migliorare le prestazioni del modello. Raffinando il modo in cui i dati vengono presentati al modello, possiamo ottenere risultati migliori. Nella nostra ricerca, ci siamo concentrati su vari aspetti dei dati per migliorarne l’accuratezza.

Un miglioramento sostanziale è venuto dal modo in cui sono state incluse le informazioni sui farmaci e i timestamp degli eventi nel modello. Integrando questi elementi, abbiamo visto un aumento delle prestazioni medie nei compiti chiave, passando da 0.785 a 0.797 in termini di punteggi Area Under the Receiver Operating Characteristic (AUROC). Ulteriori cambiamenti strutturali nell’Architettura del Modello e nei metodi di addestramento hanno portato il punteggio medio a 0.801 AUROC.

Il nostro studio ha valutato 25 diversi compiti di previsione clinica e ha trovato notevoli aumenti delle prestazioni in 17 di essi, con miglioramenti in quasi tutti i compiti. Questo dimostra che ottimizzare la rappresentazione dei dati e il design del modello è cruciale per rendere le previsioni basate sugli EHR più affidabili.

#Panoramica sui Modelli EHR

Sono stati sviluppati diversi modelli per analizzare i dati EHR, tra cui BEHRT, Med-BERT e altri. Questi modelli hanno design e capacità variabili, rendendo difficile i confronti diretti. La maggior parte dei modelli precedenti si basava su rappresentazioni ad alto livello dei codici medici, il che semplificava i dati ma potrebbe aver escluso dettagli critici.

Ad esempio, BEHRT è stato inizialmente addestrato su dati EHR da circa 1,6 milioni di pazienti, utilizzando i loro eventi medici insieme ad altre informazioni sui pazienti. I risultati hanno mostrato che ha superato i metodi tradizionali. Un altro modello, G-BERT, ha adottato un approccio diverso utilizzando un metodo basato su grafo per gestire la struttura gerarchica dei codici medici.

Med-BERT ha migliorato i lavori precedenti utilizzando un dataset molto più grande e introducendo un nuovo compito di pre-addestramento. Ha mirato a prevedere prolungamenti nelle degenze ospedaliere e ha adattato il suo vocabolario per coprire un’ampia gamma di codici medici. Modelli successivi hanno costruito su queste basi, introducendo varie modifiche che complicano i confronti e rendono difficile identificare quali componenti guidano i miglioramenti.

Le differenze tra i dati EHR e i dati tradizionali di NLP richiedono un esame approfondito di ciò che funziona in un campo rispetto all’altro. Questioni come il tempo degli eventi medici e le diverse lunghezze delle cartelle dei pazienti devono essere considerate. Pertanto, dobbiamo valutare attentamente le scelte di design che hanno dimostrato successo nell’ambito NLP per applicarle efficacemente nel contesto sanitario.

#Componenti Chiave di CORE-BEHRT

CORE-BEHRT si concentra su diversi elementi essenziali che contribuiscono al suo successo nel trattamento dei dati EHR. Questi componenti sono:

#Ottimizzazione nella Rappresentazione dei Dati

Migliorare il modo in cui rappresentiamo i dati è fondamentale per ottenere risultati di previsione migliori. Ci siamo concentrati sull’aumento dell’input del modello includendo codici medici dettagliati e i corrispondenti timestamp. In questo modo, abbiamo preso in considerazione l’aspetto temporale della cura dei pazienti, che spesso viene trascurato.

Inoltre, abbiamo incluso i codici dei farmaci, permettendo al modello di catturare una visione più completa della storia del trattamento di un paziente. Questo formato di input espanso ha portato a una comprensione più chiara delle condizioni dei pazienti, con prestazioni predittive migliorate.

#Miglioramenti Architettonici

Abbiamo fatto diversi cambiamenti architettonici che hanno influenzato quanto bene il modello ha performato. Ad esempio, abbiamo sostituito alcuni elementi tradizionali con versioni che consentono al modello di elaborare le sequenze in modo più efficace. Un miglioramento significativo è stata l'aggiunta delle embedding Time2Vec, che permette al modello di comprendere meglio la relazione tra diverse età e periodi di tempo.

L’utilizzo di metodi di codifica posizionale avanzati ha aiutato a migliorare la comprensione del modello su dove si inseriscono gli eventi nella storia di un paziente. Questi aggiustamenti sono stati essenziali per affinare il modello in modo da fare previsioni accurate basate sui dati dei pazienti.

#Protocolli di Formazione

I metodi di addestramento giocano anche un ruolo chiave nel migliorare le prestazioni del modello. Abbiamo testato vari rapporti di mascheramento durante il pre-addestramento, scoprendo che un rapporto più alto portava a risultati migliori in alcuni compiti. Abbiamo utilizzato diverse strategie di pooling per aggregare efficacemente le informazioni, assicurandoci che il modello potesse sfruttare tutti i punti dati disponibili.

I nostri risultati hanno mostrato che l’utilizzo di modelli ottimizzati con impostazioni specifiche poteva raggiungere un’accuratezza predittiva superiore rispetto alle versioni originali di BEHRT e Med-BERT.

#Generalizzazione Attraverso Compiti Clinici

Un aspetto essenziale della nostra ricerca era stabilire la generalizzabilità del nostro modello ottimizzato attraverso un ampio raggio di compiti clinici. Per ottenere ciò, abbiamo selezionato condizioni variabili, da procedure comuni come il trattamento del dolore a eventi meno frequenti come alcuni tumori.

Valutando quanto bene il modello ha performato in questi scenari diversi, abbiamo potuto confermare l’applicabilità dei nostri risultati. La nostra valutazione ha mostrato che il CORE-BEHRT migliorato ha costantemente superato i suoi predecessori nella maggior parte dei compiti, indicando la sua robustezza.

Alcuni compiti non hanno mostrato miglioramenti significativi, ma questi spesso riguardavano condizioni più complesse dove anche piccoli aumenti di prestazione possono essere difficili da ottenere. Abbiamo anche riconosciuto che per alcune malattie, come l'ictus e la schizofrenia, le prestazioni del nostro modello sembravano raggiungere un plateau, suggerendo che fattori al di là della semplice grandezza e rappresentazione dei dati potrebbero essere in gioco.

#Contributi Chiave di CORE-BEHRT

CORE-BEHRT ha fatto diversi contributi notevoli nel campo dell’analisi dei dati EHR:

1. Migliore Comprensione della Rappresentazione dei Dati: Il nostro lavoro ha evidenziato l'importanza di una rappresentazione dettagliata dei dati per fare previsioni affidabili. Aggiungendo codici per i farmaci e timestamp, abbiamo dimostrato come questi elementi possano migliorare le prestazioni del modello.

2. Valutazione Costruttiva dell'Architettura del Modello: Abbiamo fornito un esame accurato dei cambiamenti architettonici che contribuiscono a migliori prestazioni. Ottimizzando varie parti del modello, abbiamo mostrato come massimizzare l’accuratezza predittiva.

3. Test Estensivi Attraverso Scenari Clinici: Il nostro approccio ha incluso una rigorosa valutazione attraverso molteplici compiti di previsione clinica, mostrando la capacità del modello di generalizzarsi a diverse condizioni. Questo test robusto prepara la strada per ulteriori progressi e applicazioni nel mondo reale.

4. Fondamenta per la Ricerca Futura: Le intuizioni ottenute dal nostro lavoro possono servire come base per futuri sviluppi nella modellazione EHR. Abbiamo aperto la strada per modelli basati su BERT più affidabili ed efficaci nella pratica clinica.

#Direzioni Future

Man mano che ci muoviamo avanti, ci sono diverse aree che meritano ulteriori indagini. Per prima cosa, c’è bisogno di un continuo affinamento della rappresentazione dei dati e dell’architettura del modello. Esplorare ulteriori fonti di dati, come risultati di laboratorio e segni vitali, potrebbe portare a miglioramenti significativi.

Inoltre, migliorare i protocolli di formazione e gli obiettivi di pre-addestramento può portare a un’ulteriore migliore allineamento tra le previsioni del modello e gli esiti clinici. La ricerca futura dovrebbe mirare ad affrontare la variabilità delle prestazioni attraverso varie condizioni e affinare le tecniche per garantire che i modelli non siano solo addestrati su grandi dataset, ma siano anche efficaci in diverse popolazioni di pazienti.

Infine, favorire la fiducia nei modelli EHR rimane cruciale per la loro adozione in contesti clinici. Fornendo spunti più chiari su come funzionano questi modelli e sulle loro capacità predittive, possiamo incoraggiare un'accettazione più ampia tra i professionisti della salute.

#Conclusione

L’aumento dei modelli di machine learning applicati alle Cartelle Cliniche Elettroniche rappresenta un progresso significativo nella previsione degli esiti dei pazienti. Introducendo CORE-BEHRT, abbiamo dimostrato come un’ottimizzazione accurata e un focus sulla rappresentazione dei dati, sull’architettura e sui protocolli di addestramento possano portare a miglioramenti sostanziali nelle prestazioni del modello.

Questo lavoro getta le basi per future esplorazioni nel campo e prepara la strada per integrare i modelli basati sugli EHR nei flussi di lavoro clinici. I nostri risultati non solo evidenziano l’importanza di una rappresentazione dettagliata dei dati, ma puntano anche alla necessità di innovazione continua e valutazione nel campo della modellazione sanitaria.