Melhorando a Predição de Risco de Câncer com Dados de EHR

O Câncer é uma das principais causas de morte no mundo. Nos últimos anos, mais gente tem sido diagnosticada com essa doença, em parte por causa do aumento da expectativa de vida e das melhorias nos testes médicos. A detecção precoce é essencial para um tratamento eficaz, mas o câncer muitas vezes se desenvolve sem sintomas visíveis por um bom tempo. Os métodos atuais de Triagem, como testes e imagens, podem ser caros e inconvenientes, tornando difícil a implementação em larga escala. Muitas técnicas de IA foram propostas para avaliar o risco de câncer, mas frequentemente precisam de dados médicos profundos que nem sempre estão disponíveis.

Este estudo se concentra em usar Registros eletrônicos de saúde (EHR) como fonte de dados. Aproveitando os EHRs, nosso objetivo é criar um método para prever o risco de câncer que seja mais prático e aplicável em diferentes ambientes de saúde. A meta é avaliar o risco dos pacientes com base apenas nos registros médicos existentes, sem precisar de muitos testes novos.

#Contexto

Os métodos de detecção de câncer hoje geralmente dependem de testes especializados que são caros e demoram. A busca por alternativas mais acessíveis e escaláveis nos leva a explorar tecnologias de IA que podem trabalhar com os dados já presentes nos EHRs. Esses registros contêm informações médicas sobre os pacientes, que podem ajudar na avaliação dos níveis de risco para várias doenças, incluindo câncer.

A maior barreira é a falta de padronização nos registros médicos entre clínicas, o que pode afetar a qualidade dos dados usados. Diferentes instituições podem ter graus variados de completude de dados, dificultando a implementação de modelos preditivos de forma universal. Um método que seja adaptável e use pontos de dados simples pode ampliar sua usabilidade entre muitos provedores de saúde.

#Método

#Aquisição de Dados

O estudo usa dados de EHR obtidos de uma grande clínica regional, cobrindo um grupo diversificado de pacientes. Os registros incluem informações sobre eventos médicos, tratamentos e diagnósticos codificados segundo o sistema ICD-10. Este é um sistema de classificação padronizado usado mundialmente, que permite um processamento e comparação mais fáceis dos dados médicos.

Temos um conjunto de dados que contém mais de 175.000 registros de pacientes anonimizados, com cerca de 2.800 diagnosticados com câncer. Os dados oferecem uma visão sobre as histórias médicas de diferentes pacientes e seus desfechos.

#Formulação do Problema

A pesquisa se concentra em saber se conseguimos prever com precisão quais pacientes podem desenvolver câncer no futuro. Isso é apresentado como um problema de classificação binária, onde cada paciente é categorizado como "saudável" ou "doente". Queremos avaliar o risco deles com base nos eventos em sua história médica registrados nos EHR.

#Método Base

Como base, usamos um modelo de rede neural recorrente (RNN) com um modelo de linguagem baseado em BERT para processar os dados. Este modelo analisa sequências de eventos médicos, transformando-os em embeddings que capturam informações cruciais sobre a saúde do paciente ao longo do tempo.

#Método Proposto

Enquanto a base depende de modelos complexos, nosso método proposto combina Aprendizado de Máquina com análise de sobrevivência, tornando-o menos intensivo em computação e mais fácil de reproduzir em diferentes ambientes de saúde. Basicamente, usamos métodos mais simples, mas eficazes, que podem ser ajustados para se encaixar no ambiente específico de qualquer instituição médica.

Começamos treinando modelos de sobrevivência, como estimadores de Kaplan-Meier, que nos ajudam a entender o tempo até que um evento ocorra-como um diagnóstico de câncer. Seguimos com a engenharia de características, onde extraímos características úteis desses modelos que podem ser alimentadas em algoritmos de aprendizado de máquina.

#Resultados do Método Proposto

#Comparação com a Base

Nosso método de Ensemble de Sobrevivência foi testado em comparação com o modelo RNN que usamos como base. Os resultados mostraram uma clara vantagem para o nosso método proposto em várias métricas. Por exemplo, a métrica de Precisão Média melhorou significativamente com o modelo de Ensemble de Sobrevivência, indicando uma melhor capacidade de identificar casos verdadeiros de câncer entre os pacientes.

Em nossos estudos retrospectivos, também notamos que nosso método forneceu uma taxa de detecção de câncer mais alta em pacientes. Isso sugere que usar modelos mais simples e interpretáveis pode levar a resultados eficazes sem a necessidade de muitos recursos computacionais.

#Linhas de Base por Idade

Além de comparar nosso método com o modelo base, examinamos ainda a eficácia do Ensemble de Sobrevivência em diferentes faixas etárias. Como a idade é um fator crítico para o risco de câncer, avaliamos como nosso método se saiu em relação a uma linha de base simples que acompanhava as taxas esperadas de câncer em diferentes faixas etárias.

O método proposto superou consistentemente essas linhas de base por idade, confirmando sua utilidade em prever quais pacientes podem precisar de mais avaliação.

#Importância das Características

Entender quais características contribuíram mais para o nosso modelo é crucial. Os principais preditores incluíram idade, sexo e o número de serviços médicos recebidos. Esses insights estão bem alinhados com o conhecimento médico conhecido, validando a confiabilidade do nosso método.

#Implicações Clínicas

#Priorização de Pacientes

Um dos resultados práticos dessa pesquisa é seu potencial para ajudar os provedores de saúde a priorizarem melhor os pacientes para triagens. Ao identificar indivíduos de alto risco de forma eficaz, os sistemas de saúde podem alocar recursos de forma mais eficiente, garantindo que aqueles mais propensos a se beneficiarem da triagem sejam avaliados primeiro.

#Aprimorando Protocolos de Triagem

O método também pode aprimorar os protocolos existentes de triagem de câncer. Em vez de uma abordagem única para todos, os pacientes poderiam ser classificados com base no risco, garantindo que os indivíduos de alta prioridade sejam atendidos rapidamente. Essa priorização pode economizar tempo e recursos, enquanto potencialmente melhora os resultados gerais dos pacientes.

#Eficiência de Custos

Ao usar dados de EHR disponíveis, o ônus financeiro sobre os sistemas de saúde pode ser reduzido significativamente. A adaptabilidade do método facilita para clínicas com diferentes tipos de dados e completude implementá-lo, criando um cenário de saúde mais equitativo.

#Direções de Pesquisa Futura

Embora os resultados atuais sejam promissores, avanços adicionais podem melhorar o poder preditivo do método. Algumas áreas para exploração futura incluem a integração de conjuntos de dados mais diversos, o refinamento de modelos algorítmicos e a facilitação de processos de treinamento de ponta a ponta.

A jornada para aprimorar os métodos de detecção de câncer através dos EHRs está em andamento, com o potencial da IA de remodelar como os clínicos abordam a avaliação de risco e o cuidado com os pacientes.

#Conclusão

Em resumo, nosso trabalho mostra que usar uma combinação de técnicas de aprendizado de máquina e análise de sobrevivência com dados de EHR pode melhorar significativamente a previsão de risco de câncer. Os achados sugerem que há implicações práticas para aprimorar a detecção precoce, otimizar o gerenciamento de pacientes e utilizar os recursos de saúde de forma mais eficaz.

Ao focar em dados acessíveis e modelos simples, estabelecemos as bases para um sistema de saúde mais eficaz que pode se adaptar às necessidades de várias clínicas e pacientes. Essa abordagem inovadora visa melhorar a detecção precoce de câncer e, em última instância, os resultados dos pacientes em diferentes ambientes de saúde.