Migliorare la sanità con l'analisi dei dati EHR

I registri sanitari elettronici (EHR) sono versioni digitali delle cartelle cliniche cartacee dei pazienti. Contengono la storia medica di un paziente, diagnosi, piani di trattamento, farmaci e risultati di esami. I sistemi EHR sono diventati popolari nella sanità perché facilitano l'accesso e la condivisione delle informazioni sui pazienti tra dottori e altri operatori sanitari. Questo ha aperto nuove strade per condurre studi clinici e ricerche che possono migliorare l'assistenza ai pazienti.

#Vantaggi dei Dati EHR

Gli EHR catturano una vasta gamma di informazioni su un paziente. Questi dati possono essere classificati come codificati e non strutturati. I dati codificati includono elementi standardizzati, come codici diagnostici e risultati di laboratorio, che sono facili da analizzare. I Dati non strutturati provengono da appunti scritti da medici o infermieri che descrivono i pazienti in modo più dettagliato. Questi dati sono più difficili da analizzare direttamente perché non sono in un formato standard.

Quando i ricercatori combinano entrambi i tipi di dati, possono avere una migliore comprensione della salute e della storia medica di un paziente. Ad esempio, i dati codificati possono indicare che un paziente ha una malattia cardiaca, mentre le note non strutturate potrebbero rivelare che il paziente presenta anche sintomi come affaticamento o dolore al petto. Insieme, queste intuizioni possono portare a previsioni più accurate sui rischi per la salute di un paziente.

#Sfide nell'Analisi dei Dati EHR

Una delle principali sfide che i ricercatori affrontano è trovare modi per combinare dati codificati e non strutturati. Ogni tipo ha il proprio set di informazioni che deve essere integrato e rappresentato correttamente per l'analisi. Inoltre, i ricercatori vogliono valutare statisticamente come diversi fattori di salute si relazionano tra loro, il che può diventare complicato quando si tratta di centinaia di migliaia di pezzi unici di informazione.

Un'altra sfida è che molti dettagli rilevanti sulla salute di un paziente si trovano spesso solo nelle note non strutturate. Ad esempio, quando i medici riportano effetti collaterali dei farmaci, molte di queste informazioni potrebbero non essere codificate formalmente nel sistema EHR. Infatti, studi mostrano che oltre il 90% degli eventi avversi da farmaci non è elencato nei dati codificati.

#Importanza dei Dati Non Strutturati

I dati non strutturati sono cruciali per diversi motivi. Possono fornire informazioni sugli effetti collaterali dei farmaci che potrebbero non essere catturati attraverso sistemi di codifica standard. Ad esempio, quando si monitorano infezioni acquisite in contesti sanitari, le note non strutturate rivelano di più sull'esperienza di un paziente rispetto agli ingressi codificati. Quindi, basarsi solo sui dati codificati potrebbe portare a significativi vuoti nella comprensione della salute del paziente.

#Uso del Natural Language Processing

Per affrontare il problema dei dati non strutturati, i ricercatori spesso si rivolgono al Natural Language Processing (NLP). L'NLP è una tecnologia che consente ai computer di comprendere il linguaggio umano. Applicando tecniche di NLP alle note cliniche, i ricercatori possono estrarre informazioni utili su malattie, trattamenti e caratteristiche dei pazienti. Questo migliora il processo di ricerca fornendo un contesto aggiuntivo che non sarebbe disponibile solo con i dati strutturati.

#Il Valore dei Dati Combinati

Molti studi hanno dimostrato che utilizzare entrambi i tipi di dati-codificati e non strutturati-migliora le performance dei modelli predittivi utilizzati nella sanità. Ad esempio, quando si predicono condizioni come l'obesità infantile o l'insufficienza cardiaca, combinare dati da note cliniche e codici standardizzati porta a risultati migliori.

Inoltre, questa combinazione è essenziale per identificare condizioni associate all'invecchiamento, dove i codici diagnostici tradizionali potrebbero non catturare appieno la vasta gamma di sintomi che un paziente anziano potrebbe sperimentare. Usare dati non strutturati permette ai ricercatori di rilevare schemi in condizioni come difficoltà a camminare o perdita di peso improvvisa che spesso vengono ignorati guardando solo le informazioni codificate.

#Creazione di un Knowledge Graph

Per comprendere meglio le relazioni tra codici medici e termini clinici, i ricercatori stanno sviluppando qualcosa chiamato knowledge graph. Un knowledge graph è una rappresentazione strutturata della conoscenza che mostra come diversi pezzi di informazione si relazionano tra loro. Creando un knowledge graph clinico su larga scala, i ricercatori possono ottenere intuizioni sulle connessioni tra diversi concetti di salute.

Questo grafo può essere costruito utilizzando embedding, che sono rappresentazioni matematiche di concetti medici in uno spazio di dimensione inferiore. Analizzando come questi concetti si relazionano tra loro, i ricercatori possono migliorare l'efficienza in vari compiti, come trovare informazioni rilevanti o prevedere rischi per la salute.

#Sfide nella Costruzione dei Knowledge Graphs

Sebbene creare knowledge graph possa essere utile, non è privo di sfide. La gigantesca quantità di dati nei sistemi EHR-unita alla complessità delle relazioni tra concetti-rende spesso difficile formare grafi accurati. I metodi esistenti di solito si basano su associazioni note, il che significa che hanno bisogno di molti dati per funzionare in modo efficace. Quando sono disponibili solo dati limitati, questi metodi potrebbero non catturare accuratamente l'intera gamma di relazioni.

#Introduzione all'Analisi degli ARCH Records

Per affrontare queste sfide, i ricercatori hanno proposto un nuovo metodo chiamato analisi dei registri Aggregated naRrative Codified Health (ARCH). Questo metodo offre un approccio statistico per creare knowledge graph fornendo anche misure di incertezza sulle relazioni catturate nel grafo. L'obiettivo dell'ARCH è combinare i concetti EHR in un framework coeso che aiuti la ricerca e la modellazione predittiva.

Il metodo ARCH funziona contando prima quanto spesso i diversi concetti si verificano insieme negli EHR. Questi conteggi di co-occorrenza aiutano a determinare la forza della loro relazione. I ricercatori possono quindi utilizzare questi conteggi per costruire embedding a bassa dimensione per ogni concetto, catturando le informazioni essenziali mentre riducono la complessità.

#Validazione del Knowledge Graph ARCH

Una volta generato il knowledge graph ARCH, i ricercatori ne validano l'efficacia attraverso vari compiti. Ad esempio, controllano quanto bene il grafo può identificare relazioni note tra termini medici o prevedere effetti collaterali dei farmaci. Testano anche il grafo nella fenotipizzazione delle malattie, che comporta la categorizzazione dei pazienti in base alle loro condizioni di salute.

Il metodo ARCH ha dimostrato di superare le tecniche di embedding esistenti, rendendo più facile rilevare relazioni complesse che i metodi tradizionali potrebbero perdere. Permette anche ai ricercatori di catturare efficacemente informazioni sia da fonti di dati codificati che non strutturati.

#Applicazioni degli Embedding ARCH

Gli embedding ARCH hanno numerose applicazioni nella sanità e nella ricerca biomedica. Possono migliorare il profiling dei pazienti, potenziare la rilevazione di relazioni importanti e fornire intuizioni sugli effetti avversi dei farmaci. Utilizzando entrambi i tipi di dati degli EHR, i ricercatori possono avere un quadro più chiaro della salute del paziente.

Ad esempio, quando applicati alla ricerca sulla malattia di Alzheimer, gli embedding ARCH possono aiutare a raggruppare i pazienti in base alle loro caratteristiche di salute e monitorare la progressione della malattia. Questo consente agli operatori sanitari di comprendere meglio le esigenze dei pazienti e di personalizzare potenzialmente le interventi in modo più efficace.

#Il Futuro dell'Analisi dei Dati EHR

Guardando al futuro, l'integrazione dei dati EHR utilizzando metodi come l'ARCH ha un grande potenziale per far avanzare la ricerca sanitaria. Combinando e analizzando diversi tipi di dati, i ricercatori possono identificare tendenze di salute sia conosciute che emergenti. Possono anche migliorare il modo in cui l'assistenza sanitaria viene fornita utilizzando intuizioni raccolte da analisi su larga scala.

Tuttavia, ci sono ancora sfide, soprattutto in termini di standardizzazione dei dati tra i diversi sistemi sanitari. Man mano che le istituzioni lavorano per allineare i loro sistemi di codifica, c'è potenziale per studi più coordinati che sfruttano dati condivisi.

Inoltre, gli sforzi futuri potrebbero anche beneficiare dell'incorporazione di informazioni descrittive sui concetti EHR, sfruttando la ricchezza dei dati linguistici. Combinando modelli di occorrenza e descrizioni, i ricercatori possono creare modelli ancora più completi che migliorano la nostra comprensione della salute e della malattia.

#Conclusione

In conclusione, l'evoluzione dei sistemi EHR e i metodi sviluppati per analizzarli spianano la strada a una ricerca sanitaria e assistenza ai pazienti migliorate. Man mano che tecniche come l'ARCH diventano più diffuse, offrono la possibilità di sbloccare intuizioni preziose dai vasti quantitativi di dati contenuti negli EHR. Colmando il divario tra dati codificati e non strutturati, possiamo avvicinarci a una comprensione più completa della salute del paziente e, alla fine, migliorare i risultati nel sistema sanitario.