Avanços na Modelagem Preditiva com EHRs

Na área da saúde, médicos e hospitais dependem muito dos Registros Eletrônicos de Saúde (EHRs). Esses registros contêm informações importantes sobre os pacientes, como seu histórico médico, tratamentos e visitas a unidades de saúde. Com o aumento das técnicas de deep learning, os pesquisadores estão usando cada vez mais os EHRs para desenvolver modelos que podem prever os resultados de saúde futuros de um paciente. Este artigo foca em como melhorar a Modelagem Preditiva usando um novo método que considera tanto o tempo quanto as relações entre eventos médicos.

#A Importância dos EHRs

Os EHRs são ferramentas essenciais para fornecer um atendimento de saúde de qualidade. Eles ajudam os médicos a tomarem melhores decisões sobre o cuidado dos pacientes e melhoram a eficiência geral do tratamento. Recentemente, os avanços em inteligência artificial levaram ao desenvolvimento de vários modelos de deep learning voltados para prever resultados dos pacientes com base nos dados dos EHRs. Esses modelos podem avaliar riscos, prever interações medicamentosas potenciais e apoiar a tomada de decisões clínicas.

#Modelagem Preditiva e Eventos Clínicos

A modelagem preditiva é um processo que envolve usar eventos clínicos passados para prever condições de saúde futuras. Nesse contexto, eventos clínicos se referem a coisas como diagnósticos, procedimentos e medicamentos prescritos aos pacientes. Cada um desses eventos é geralmente representado por um código único. Para fazer previsões de forma eficaz, os modelos precisam aprender três níveis-chave de representação nos EHRs: nível do paciente, nível da visita e nível do código.

• Nível do Paciente: Essa representação captura o tempo e as relações entre as visitas passadas de um paciente para criar um perfil completo.
• Nível da Visita: Esse foca no que aconteceu durante cada visita, incluindo diferentes eventos médicos que ocorreram.
• Nível do Código: Isso envolve analisar as especificidades de cada evento médico e identificar padrões ao longo do tempo.

#Desafios com os Modelos Atuais

Os métodos atuais de modelagem preditiva podem ser agrupados em duas categorias principais: representação sequencial e representação gráfica.

Representação Sequencial: Esses modelos focam principalmente no tempo das visitas, sem prestar muita atenção nas relações complexas entre os diferentes eventos médicos que acontecem durante essas visitas.

Representação Gráfica: Esses modelos são melhores em entender as conexões entre eventos médicos, mas muitas vezes têm dificuldade em incorporar o tempo de forma eficaz. Isso pode levar a lacunas na compreensão do quadro de saúde completo de um paciente.

Para resolver esses desafios, é necessário um novo método que combine as forças de ambos os tipos de representação.

#Apresentando um Novo Modelo: Grafo Temporal Heterogêneo

O novo modelo proposto envolve estruturar os dados dos EHRs como um grafo temporal heterogêneo. Isso significa que visitas históricas e eventos médicos são representados como nós em um grafo. As relações entre esses nós, sejam elas visitas ou eventos médicos, são refletidas através de arestas no grafo.

#Principais Características do Modelo

1. Visitas Históricas e Eventos Médicos: O modelo inclui nós para visitas históricas e eventos médicos, permitindo capturar melhor a relação entre eles.

2. Mudanças Temporais: Ao integrar características dependentes do tempo, o modelo pode levar em conta as mudanças na saúde de um paciente ao longo do tempo.

3. Transformers: Um componente especial conhecido como o Transformer de Grafo Temporal (TRANS) é utilizado no modelo. Essa parte combina diferentes tipos de informação para aprimorar as previsões.

#Como o Modelo Funciona

O modelo funciona usando uma série de etapas interconectadas para coletar e analisar dados.

#Construção do Grafo

O primeiro passo envolve criar um grafo heterogêneo para cada paciente. Esse grafo consiste em vários nós, incluindo:

• Códigos médicos (representando diagnósticos, procedimentos e medicamentos)
• Nós de visita (que contêm informações sobre as visitas do paciente)

O grafo também inclui arestas que mostram conexões entre os eventos médicos e visitas, capturando o fluxo de informação ao longo do tempo.

#Passagem de Mensagens Temporais

Uma vez que o grafo é construído, o modelo usa um método chamado passagem de mensagens temporais. Essa técnica coleta informações dos nós de eventos médicos e as propaga para os nós de visita. Isso garante que o modelo considere tanto as informações relacionadas à saúde dos eventos médicos quanto as visitas correspondentes.

#Codificação Espacial

O modelo também emprega um processo de codificação para capturar as relações entre diferentes nós. Ele integra informações locais e globais para garantir que possa analisar efetivamente a estrutura dos dados. Isso adiciona um contexto valioso que aumenta a precisão das previsões.

#Fazendo Previsões

O objetivo do modelo é prever o diagnóstico para a próxima visita. Isso é feito analisando os dados históricos de visitas anteriores para informar a previsão.

#Avaliação do Modelo

Para validar o novo modelo, foram realizados experimentos extensivos usando três conjuntos de dados do mundo real: MIMIC-III, MIMIC-IV e o conjunto de dados MarketScan Commercial Claims and Encounters (CCAE). Cada conjunto de dados fornece informações críticas sobre visitas de pacientes e histórico de tratamento.

#Comparação com Modelos Existentes

O novo modelo foi testado junto com vários modelos existentes para avaliar seu desempenho. Os resultados mostraram que o Transformer de Grafo Temporal superou outros modelos, especialmente em conjuntos de dados mais complexos, demonstrando sua capacidade de fornecer previsões precisas.

#Lições Aprendidas com os Experimentos

Os resultados dos experimentos revelaram várias percepções:

1. Desempenho em Diferentes Conjuntos de Dados: O modelo teve um desempenho melhor em conjuntos de dados com um histórico mais longo. Isso indica que ter informações extensas ajuda a melhorar as previsões.

2. Importância das Informações Temporais: As descobertas mostraram que as informações temporais desempenharam um papel mais significativo no desempenho do modelo em comparação com dados estruturais sozinhos.

3. Vantagens de Usar Representação Gráfica: A abordagem gráfica capturou com sucesso as relações complexas entre eventos médicos e visitas. Isso destaca a eficácia de usar um modelo híbrido que combina características temporais e estruturais.

#Entendendo Melhor os Pacientes: O Explicador de Pacientes

Uma parte essencial do modelo inclui um componente chamado explicador de pacientes. Isso ajuda a tornar as previsões mais interpretáveis. Analisando nós chave e sua importância no processo preditivo, os fornecedores de saúde podem obter insights sobre as decisões do modelo. Esse recurso promove melhor compreensão e confiança nas previsões feitas pelo modelo.

#Melhorias Futuras e Aplicações

Embora este modelo ofereça avanços significativos, ainda existem caminhos para melhorias adicionais:

1. Incorporando Mais Fontes de Dados: Modelos futuros poderiam se beneficiar da integração de dados de outras fontes, como dispositivos vestíveis, para coletar métricas de saúde adicionais para previsões mais abrangentes.

2. Expansão de Grafos de Conhecimento: Utilizar grafos de conhecimento médico pode melhorar ainda mais a precisão do modelo, fornecendo contexto para códigos médicos e relações.

3. Exploração de Previsões de Longo Prazo: O trabalho futuro também se concentrará em fazer previsões de saúde a longo prazo, o que pode ajudar no gerenciamento proativo dos pacientes.

#Conclusão

O desenvolvimento de modelagem preditiva utilizando Registros Eletrônicos de Saúde representa um avanço significativo na área da saúde. Ao integrar informações temporais e estruturais através de um novo grafo temporal heterogêneo, os prestadores de saúde podem obter melhores insights sobre a saúde dos pacientes, melhorar as decisões de tratamento e aprimorar os resultados dos pacientes. À medida que a pesquisa nessa área continua a evoluir, podemos esperar ver ferramentas ainda mais refinadas que aproveitam os dados dos EHRs para apoiar melhores práticas de gestão de saúde.