Avanzando la Cura dei Pazienti con Modelli Basati su Grafi

I centri sanitari tengono traccia delle informazioni sulla salute dei pazienti usando sistemi digitali noti come Cartelle Cliniche Elettroniche (EHR). Questi record includono vari dati come demografia dei pazienti, prescrizioni, diagnosi, risultati di laboratori e piani di trattamento. Il formato strutturato delle EHR significa che i dati sono organizzati in un modo che rende più facile l'analisi.

Ad esempio, i dati strutturati delle EHR possono includere codici medici, farmaci, segni vitali e risultati di laboratorio. Con l'aumento della tecnologia digitale, usare i dati delle EHR per creare modelli avanzati che prevedono Eventi Clinici sta diventando più comune. Tuttavia, ci sono sfide quando si cerca di applicare modelli addestrati su dati di un'istituzione a un'altra che potrebbe avere popolazioni di pazienti diverse.

#Sfide nell'uso dei dati delle EHR tra le istituzioni

Quando i modelli sanitari sono addestrati usando dati di un'unica istituzione, spesso faticano a performare bene in altri contesti. Questo perché le caratteristiche dei pazienti, come età, genere e condizioni di salute, possono variare notevolmente da un posto all'altro. Inoltre, diverse istituzioni possono avere modi diversi di registrare e codificare i dati, che possono influenzare le performance dei modelli.

Ad esempio, i modelli possono apprendere i modelli specifici di una pratica di un'istituzione invece di concentrarsi sulle caratteristiche che veramente predicono gli esiti di salute. Alcuni studi hanno persino mostrato che il momento e la frequenza dei test di laboratorio contano di più dei risultati dei test stessi. Questo solleva domande sull'efficacia dei modelli di machine learning per prevedere eventi clinici.

#La necessità di modelli predittivi migliori

Nonostante i progressi nel machine learning, molti modelli hanno performato male quando testati su dati esterni all'istituzione in cui sono stati sviluppati. La ricerca ha indicato che alcuni modelli, anche se ben addestrati, non potevano superare semplici previsioni basate su una singola misurazione, come i livelli di ossigeno al momento del ricovero in ospedale.

Un esempio è un modello specifico usato per valutare il rischio di sepsi, che ha mostrato prestazioni inadeguate quando convalidato con dati di altre istituzioni. Inoltre, anche i modelli utilizzati nella stessa istituzione possono perdere precisione nel tempo man mano che le popolazioni e le pratiche dei pazienti cambiano.

Date queste limitazioni, i ricercatori cercano modi migliori per rendere i modelli basati sulle EHR più generalizzabili ed efficaci in vari contesti sanitari.

#Approcci attuali e loro limitazioni

Attualmente, i ricercatori spesso rifiniscono le caratteristiche cliniche per standardizzare le previsioni del rischio. Questo comporta l'eliminazione delle variazioni causate da come diverse istituzioni sanitarie registrano i dati. Tuttavia, questo processo è laborioso e può portare a errori. Limita la dimensione del dataset e può mancare altre caratteristiche importanti che potrebbero migliorare le performance del modello.

Un altro approccio coinvolge l'armonizzazione dei dati delle EHR usando modelli standard, ma tali modelli hanno limitazioni in termini di quanto bene possano adattarsi a dataset diversi.

Queste sfide evidenziano la necessità di migliori strutture che possano adattarsi a diverse popolazioni di pazienti e pratiche sanitarie senza richiedere un ampio rielaborazione del modello di addestramento.

#Introduzione alle Reti Neurali Convoluzionali Basate su Grafi (GCNN)

Per affrontare le sfide della generalizzazione e dell'adattabilità nei modelli sanitari, una nuova soluzione prevede l'uso di reti neurali convoluzionali basate su grafi (GCNN). Le GCNN permettono ai ricercatori di integrare diversi tipi di dati-come immagini e informazioni sui pazienti- in una rete strutturata come un grafo, dove ogni paziente è rappresentato come un nodo e le loro relazioni (somiglianze) con gli altri sono rappresentate come archi.

Il design innovativo delle GCNN consente flessibilità nella definizione di come vengono stabilite le somiglianze tra pazienti. Concentrandosi sulle somiglianze basate sui dati delle EHR, le GCNN possono apprendere dalle relazioni tra i pazienti, il che aiuta a rendere le previsioni più robuste.

#Come funziona la GCNN

In una GCNN, ogni paziente è un nodo con caratteristiche specifiche, mentre gli archi collegano nodi simili basati su criteri scelti. Il modello elabora sia le caratteristiche del nodo che le informazioni che collegano i nodi per ricavare intuizioni. Questo elaborazione doppia consente alla GCNN di apprendere dai dati dei pazienti mentre sfrutta simultaneamente le connessioni tra i pazienti.

La struttura degli archi nel grafo è adattabile, il che significa che può aggiustarsi in base alle caratteristiche specifiche dei dati di diverse istituzioni senza dover riaddestrare il modello stesso. Questa adattabilità è fondamentale, soprattutto quando si passa dai dati di un'istituzione a quelli di un'altra.

#Applicazioni cliniche delle GCNN

L'adattabilità e la robustezza delle GCNN possono essere testate in vari scenari clinici. Ad esempio, un'applicazione esplora la previsione di eventi clinici chiave, come le dimissioni ospedaliere o i tassi di mortalità per pazienti ricoverati con COVID-19. Un'altra applicazione valuta la necessità di trasfusioni di sangue nei pazienti ricoverati.

In questi casi d'uso, i dati di un'istituzione possono essere usati per addestrare il modello, mentre le previsioni possono essere convalidate su dati di altre istituzioni, assicurando una maggiore applicabilità ed efficacia.

#Studio di caso 1: previsioni sui pazienti COVID-19

Per il primo caso d'uso, i ricercatori hanno esaminato pazienti risultati positivi al COVID-19 e ricoverati. I dati interni includevano pazienti di una rete sanitaria, mentre i dati esterni provenivano da vari altri siti. Il modello mirava a prevedere due risultati chiave: se i pazienti sarebbero stati dimessi o avrebbero affrontato la morte.

I risultati hanno rivelato che le GCNN hanno superato significativamente i modelli tradizionali quando testati su dataset esterni. L'adattabilità delle funzioni di formazione degli archi-dove il modello adatta la sua comprensione delle connessioni tra pazienti-è stata un fattore chiave in questo successo.

#Studio di caso 2: previsioni di trasfusioni di sangue

Il secondo caso si è concentrato sulla previsione del bisogno di trasfusioni di sangue tra i pazienti ricoverati. L'addestramento è avvenuto utilizzando dati interni provenienti da due siti sanitari, mentre la convalida esterna ha incluso dati di sistemi sanitari diversi.

I modelli hanno raggiunto risultati impressionanti combinando più tipi di dati, come risultati di laboratorio, segni vitali e demografia dei pazienti. La natura flessibile della GCNN le ha permesso di gestire le variazioni nei dati tra diversi ospedali, portando a una migliore accuratezza predittiva.

#Vantaggi dell'uso delle GCNN

Il framework GCNN ha diversi vantaggi. Prima di tutto, non richiede riaddestramento quando si passa da dataset interni a esterni. Questa caratteristica fa risparmiare tempo e risorse. In secondo luogo, il modello è progettato per riflettere le somiglianze tra pazienti come si presenterebbero nelle vere decisioni cliniche. Questo significa che è più allineato con il modo in cui i fornitori di assistenza sanitaria lavorano realmente.

Inoltre, la capacità di incorporare dati multimodali-come immagini e varie forme di EHR-lo rende una soluzione versatile per ambienti clinici complessi.

#Limitazioni e direzioni future

Nonostante i suoi vantaggi, lo studio ha alcune limitazioni, tra cui la dipendenza da dati retrospettivi e la mancanza di timestamp per alcuni codici in dataset esterni. Questi fattori possono influenzare le valutazioni complessive delle performance.

Guardando al futuro, la ricerca dovrebbe continuare a perfezionare l'approccio GCNN, esplorare il suo potenziale in contesti sanitari più diversificati e affrontare eventuali limitazioni rimanenti per migliorare ulteriormente le sue capacità predittive.

#Conclusione

Le GCNN presentano un modo promettente per superare le sfide affrontate nell'uso delle cartelle cliniche elettroniche per la modellazione predittiva in sanità. Consentendo flessibilità nel modo in cui vengono definite le relazioni tra i dati, questi modelli offrono capacità di generalizzazione migliorate quando vengono applicati a diverse popolazioni di pazienti. La capacità di integrare vari tipi di dati mantenendosi adattabile distingue le GCNN come uno strumento importante per future applicazioni cliniche.