論文の概要: A novel method for Causal Structure Discovery from EHR data, a
demonstration on type-2 diabetes mellitus
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.05489v1
- Date: Wed, 11 Nov 2020 00:50:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-27 00:24:32.441106
- Title: A novel method for Causal Structure Discovery from EHR data, a
demonstration on type-2 diabetes mellitus
- Title（参考訳）: EHRデータによる新しい因果構造探索法 : 2型糖尿病の実証
- Authors: Xinpeng Shen, Sisi Ma, Prashanthi Vemuri, M. Regina Castro, Pedro J.
Caraballo, Gyorgy J. Simon
- Abstract要約: 本稿では,新しいデータ変換手法と新しい因果構造探索アルゴリズムを提案する。
提案手法を2型糖尿病に適用した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.8171820752218997
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Introduction: The discovery of causal mechanisms underlying diseases enables
better diagnosis, prognosis and treatment selection. Clinical trials have been
the gold standard for determining causality, but they are resource intensive,
sometimes infeasible or unethical. Electronic Health Records (EHR) contain a
wealth of real-world data that holds promise for the discovery of disease
mechanisms, yet the existing causal structure discovery (CSD) methods fall
short on leveraging them due to the special characteristics of the EHR data. We
propose a new data transformation method and a novel CSD algorithm to overcome
the challenges posed by these characteristics. Materials and methods: We
demonstrated the proposed methods on an application to type-2 diabetes
mellitus. We used a large EHR data set from Mayo Clinic to internally evaluate
the proposed transformation and CSD methods and used another large data set
from an independent health system, Fairview Health Services, as external
validation. We compared the performance of our proposed method to Fast Greedy
Equivalence Search (FGES), a state-of-the-art CSD method in terms of
correctness, stability and completeness. We tested the generalizability of the
proposed algorithm through external validation. Results and conclusions: The
proposed method improved over the existing methods by successfully
incorporating study design considerations, was robust in face of unreliable EHR
timestamps and inferred causal effect directions more correctly and reliably.
The proposed data transformation successfully improved the clinical correctness
of the discovered graph and the consistency of edge orientation across
bootstrap samples. It resulted in superior accuracy, stability, and
completeness.
- Abstract（参考訳）: 導入:基礎疾患の因果メカニズムの発見は、より良い診断、予後、治療選択を可能にする。
臨床試験は因果関係を決定するための金の基準であったが、それらは資源集約的であり、時には実現不可能あるいは非倫理的である。
電子健康記録(EHR)は、病気のメカニズムの発見を約束する豊富な実世界のデータを含んでいるが、既存の因果構造発見(CSD)手法は、EHRデータの特別な特徴のためにそれらを活用することに不足している。
これらの特徴がもたらす課題を克服するために,新しいデータ変換手法と新しいCSDアルゴリズムを提案する。
材料と方法:2型糖尿病への応用について,提案手法を実証した。
提案する変換法とcsd法を内部的に評価するために,mayo clinicの大規模なehrデータセットを使用し,外部検証としてfairview health servicesという独立した医療システムからの別の大規模データセットを用いた。
提案手法の性能を, 精度, 安定性, 完全性の観点から, 最先端csd法であるfast greedy equivalence search (fges) と比較した。
提案アルゴリズムの一般化性を外部検証により検証した。
結果と結論: 提案手法は, 研究設計の考察をうまく取り入れ, 信頼性の低いEHRタイムスタンプに面して頑健であり, 因果効果の方向をより正確かつ確実に推定できた。
提案したデータ変換により,検出したグラフの臨床的正しさとブートストラップ試料間のエッジ配向の整合性が向上した。
その結果、精度、安定性、完全性が向上した。
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