論文の概要: Phenotype Detection in Real World Data via Online MixEHR Algorithm
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.07549v1
- Date: Mon, 14 Nov 2022 17:14:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-15 19:16:47.441945
- Title: Phenotype Detection in Real World Data via Online MixEHR Algorithm
- Title(参考訳): オンラインMixEHRアルゴリズムによる実世界データ中の現象型検出
- Authors: Ying Xu, Anna Decker, Jacob Oppenheim, Romane Gauriau
- Abstract要約: 教師なし表現型アルゴリズムmixEHRをオンラインバージョンに拡張し、桁違いの大きなデータセットで使用できるようにしました。
これまでに観察された疾患群の再カプセル化に加えて,臨床的に有意な疾患のサブタイプとコンコービデンスも見いだした。
本研究は, 効果的な教師なし学習方法, 既存の臨床知識の強化, 臨床医との効果的なコラボレーションのための有望なアプローチである。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 9.385112439570412
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Understanding patterns of diagnoses, medications, procedures, and laboratory
tests from electronic health records (EHRs) and health insurer claims is
important for understanding disease risk and for efficient clinical
development, which often require rules-based curation in collaboration with
clinicians. We extended an unsupervised phenotyping algorithm, mixEHR, to an
online version allowing us to use it on order of magnitude larger datasets
including a large, US-based claims dataset and a rich regional EHR dataset. In
addition to recapitulating previously observed disease groups, we discovered
clinically meaningful disease subtypes and comorbidities. This work scaled up
an effective unsupervised learning method, reinforced existing clinical
knowledge, and is a promising approach for efficient collaboration with
clinicians.
- Abstract(参考訳): 電子健康記録(EHR)および健康保険請求(Health Insurer)からの診断、医薬品、手順、検査検査のパターンを理解することは、疾患のリスクを理解し、しばしば臨床医と共同でルールベースの治療を必要とする効率的な臨床開発のために重要である。
教師なし表現型アルゴリズムであるmixEHRをオンラインバージョンに拡張し、米国ベースの大規模クレームデータセットや、リッチな地域EHRデータセットを含む、桁違いの大きなデータセットで使用できるようにしました。
既往の疾患群を再現することに加えて,臨床的に有意義な疾患サブタイプと複合性を見出した。
本研究は, 効果的な教師なし学習方法, 既存の臨床知識の強化, 臨床医との効果的なコラボレーションのための有望なアプローチである。
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