Aprendizado Federado em Prontuários Eletrônicos de Saúde: Uma Nova Abordagem

Nos últimos anos, os registros eletrônicos de saúde (EHRs) se tornaram mais comuns por causa das interações diárias entre profissionais de saúde e pacientes. Esse aumento de dados traz um desafio e uma oportunidade únicos para os provedores de saúde. A capacidade de usar esses dados para melhorar os resultados dos pacientes é um foco crucial. No entanto, compartilhar essas informações entre hospitais e instituições médicas levanta preocupações, especialmente em relação à privacidade dos pacientes.

Pra resolver esse problema, surgiu um conceito chamado Aprendizado Federado. Esse método permite que diferentes organizações de saúde trabalhem juntas no desenvolvimento de modelos de machine learning sem precisar compartilhar dados sensíveis dos pacientes. Em vez de enviar os dados reais pra um lugar central, só os modelos treinados são compartilhados. Isso fornece uma maneira segura de colaborar enquanto mantém a privacidade dos pacientes.

Neste artigo, discutimos soluções para dois cenários importantes, mas muitas vezes negligenciados, no aprendizado federado para EHRs.

#Estrutura EHRFL

A primeira contribuição do nosso trabalho é a introdução de uma estrutura chamada EHRFL. Essa estrutura foi feita pra ajudar instituições de saúde com diferentes sistemas de Codificação Médica e estruturas de dados a colaborarem. Os sistemas de codificação médica podem variar de uma instituição para outra, o que dificulta o compartilhamento eficaz de dados.

A nossa estrutura EHRFL visa resolver esse problema convertendo os dados de EHR em um formato comum usando representações baseadas em texto. Essa transformação permite uma melhor compatibilidade entre os diferentes sistemas. Unificando a forma como os dados são representados, os hospitais podem colaborar de forma mais eficaz sem comprometer a integridade dos seus sistemas de dados individuais.

#Otimizando a Participação dos Clientes

O segundo cenário que abordamos envolve uma instituição de saúde que quer começar a aprender de forma federada por conta própria. Nesse caso, a instituição precisa decidir quantos outros clientes devem participar pra minimizar os custos. Cada cliente adicional pode aumentar as despesas pro hospital que tá iniciando o processo de aprendizado.

Pra lidar com esse problema, apresentamos um novo método de seleção de participantes, que usa uma abordagem baseada em precisão. Isso significa que a instituição pode avaliar os potenciais participantes com base na qualidade e relevância dos dados deles. Focando apenas nos candidatos mais adequados, a instituição consegue manter os custos mais baixos enquanto ainda alcança um bom desempenho dos modelos.

#Importância do Aprendizado Federado

O uso de EHRs cresceu muito, mas muitos hospitais ainda dependem de métodos centralizados pra analisar dados. Os métodos centralizados costumam coletar dados em um lugar só e podem trazer riscos pra privacidade dos pacientes. Em contraste, o aprendizado federado permite que as instituições trabalhem juntas enquanto mantêm seus dados seguros.

Ao compartilhar atualizações de modelos em vez de dados brutos, as organizações de saúde podem se beneficiar de conjuntos de dados ricos e diversos enquanto cumprem rigorosas regulamentações de privacidade. Essa abordagem colaborativa é essencial pra melhorar os resultados dos pacientes em várias tarefas preditivas.

#Desafios dos Sistemas EHR Heterogêneos

Embora o aprendizado federado tenha muitas vantagens, ele também apresenta desafios, especialmente quando se trata de trabalhar com diferentes sistemas de EHR. Cada provedor de saúde pode ter seus próprios formatos de codificação médica e banco de dados. Pra o aprendizado federado funcionar de maneira eficaz entre esses sistemas diversos, uma abordagem unificada é necessária.

Os métodos existentes de aprendizado federado muitas vezes se concentraram em sistemas semelhantes, mas nosso trabalho busca fechar essa lacuna permitindo a colaboração entre instituições com diferentes formatos de EHR. Ao converter cada evento de EHR em um formato baseado em texto, conseguimos treinar Modelos Locais que trabalham juntos de forma unificada.

#Cenários Realistas no Aprendizado Federado de EHR

Dois cenários práticos existem dentro do aprendizado federado para EHRs nos quais focamos:

1. Sistemas EHR Heterogêneos: Vários hospitais utilizam diferentes sistemas de codificação médica e esquemas de banco de dados. Essas diferenças podem dificultar a colaboração. Nossa estrutura fornece uma solução criando um formato comum para dados de EHR, o que permite um aprendizado federado eficaz.

2. Aprendizado Focado em Uma Única Instituição: Um hospital pode querer desenvolver um modelo especificamente adaptado aos seus próprios dados. Nessa situação, a instituição precisa ser seletiva sobre quais outros clientes participam, já que mais clientes podem levar a custos mais altos. Nosso método baseado em precisão ajuda a selecionar os participantes mais relevantes enquanto mantém o desempenho do modelo.

#Método de Linearização de EHR

Pra permitir um aprendizado federado eficaz entre diferentes sistemas de EHR, desenvolvemos um método de linearização de EHR. Essa abordagem transforma cada evento de EHR em uma representação baseada em texto.

Cada evento é caracterizado por certos tipos de informações, como tipos de eventos e pares de recursos. Por exemplo, renomeamos os códigos médicos em termos compreensíveis, tornando os dados mais acessíveis sem perder informações importantes. Através dessa transformação, conseguimos representar histórias médicas complexas em um formato que pode ser facilmente compartilhado e entendido entre várias organizações de saúde.

#Treinamento de Modelos Locais e Globais

Uma vez que os dados de EHR foram linearizados, cada instituição de saúde pode treinar seu próprio modelo local usando seus dados. Depois do treinamento, os modelos locais compartilham seus pesos treinados com um servidor central. O servidor então agrega esses pesos pra formar um modelo global que aprende a partir das informações de todas as instituições participantes.

Esse processo não só melhora o desempenho do modelo, mas também mantém a privacidade dos dados de cada instituição. Ao compartilhar apenas os pesos do modelo treinado, os hospitais conseguem colaborar na melhora do atendimento aos pacientes sem arriscar informações sensíveis.

#Seleção de Clientes Baseada em Precisão

Em cenários onde uma única instituição de saúde inicia o aprendizado federado, é essencial otimizar a participação dos clientes. Considerações de custo desempenham um papel significativo nessa decisão. Pra otimizar custos, nosso método baseado em precisão permite que a instituição inicial avalie os potenciais clientes com base nas contribuições deles pro modelo de aprendizado.

Ao avaliar a eficácia dos dados de cada cliente, a instituição pode identificar aqueles que podem oferecer pouco ou nenhum benefício. Excluir esses clientes reduz os custos gerais enquanto garante que os participantes restantes agreguem valor ao processo de aprendizado.

#Resultados Empíricos

Nossos resultados experimentais mostram grande potencial pra nossa estrutura EHRFL. Em vários experimentos, observamos que os modelos de aprendizado federado treinados usando nossos métodos apresentaram desempenho comparável ou melhor que os modelos treinados apenas com dados de instituições individuais. Isso indica que nossa estrutura pode facilitar com sucesso a colaboração entre sistemas de saúde diversos.

Além disso, o método de seleção com base em precisão se mostrou eficaz em manter o desempenho do modelo enquanto reduz o número de clientes participantes. Em vários testes, instituições conseguiram diminuir custos sem sacrificar a qualidade dos modelos.

#Direções Futuras

Embora nosso trabalho ofereça insights e soluções importantes, ainda há áreas pra mais pesquisas. Por exemplo, determinar o número ideal de clientes que deveriam participar do aprendizado federado continua sendo uma questão. Identificar esse equilíbrio ideal pode melhorar a aplicabilidade do nosso método baseado em precisão, permitindo uma eficiência ainda maior.

Além disso, estudos futuros poderiam explorar como nossa estrutura se compara a formatos padronizados, como Modelos de Dados Comuns. Essa exploração pode gerar insights sobre os potenciais benefícios da nossa abordagem em relação a métodos tradicionais.

#Conclusão

Em resumo, abordamos dois problemas importantes no âmbito do aprendizado federado usando registros eletrônicos de saúde. Nossa estrutura EHRFL oferece uma solução pra hospitais com diferentes formatos de dados colaborarem de maneira eficaz. Além disso, nosso método baseado em precisão otimiza a participação dos clientes, reduzindo custos enquanto mantém o desempenho do modelo.

Ao aproveitar essas ferramentas, as instituições de saúde podem trabalhar juntas de forma mais eficiente, melhorando, no final das contas, os resultados dos pacientes e promovendo melhores práticas de saúde.