論文の概要: Mixed-Integer Projections for Automated Data Correction of EMRs Improve Predictions of Sepsis among Hospitalized Patients

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.10781v1
• Date: Mon, 21 Aug 2023 15:14:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-08-22 12:59:51.632615
• Title: Mixed-Integer Projections for Automated Data Correction of EMRs Improve Predictions of Sepsis among Hospitalized Patients
• Title（参考訳）: emrの自動データ補正のための混合整数投影法 : 入院患者の敗血症予測を改善する
• Authors: Mehak Arora, Hassan Mortagy, Nathan Dwarshius, Swati Gupta, Andre L. Holder, Rishikesan Kamaleswaran
• Abstract要約: 本稿では,領域制約として臨床専門知識をシームレスに統合する革新的プロジェクションに基づく手法を提案する。 我々は、患者データの健全な範囲を規定する制約から補正されたデータの距離を測定する。 AUROCは0.865で、精度は0.922で、従来のMLモデルを上回る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.639610349097473
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Machine learning (ML) models are increasingly pivotal in automating clinical decisions. Yet, a glaring oversight in prior research has been the lack of proper processing of Electronic Medical Record (EMR) data in the clinical context for errors and outliers. Addressing this oversight, we introduce an innovative projections-based method that seamlessly integrates clinical expertise as domain constraints, generating important meta-data that can be used in ML workflows. In particular, by using high-dimensional mixed-integer programs that capture physiological and biological constraints on patient vitals and lab values, we can harness the power of mathematical "projections" for the EMR data to correct patient data. Consequently, we measure the distance of corrected data from the constraints defining a healthy range of patient data, resulting in a unique predictive metric we term as "trust-scores". These scores provide insight into the patient's health status and significantly boost the performance of ML classifiers in real-life clinical settings. We validate the impact of our framework in the context of early detection of sepsis using ML. We show an AUROC of 0.865 and a precision of 0.922, that surpasses conventional ML models without such projections.
• Abstract（参考訳）: 機械学習(ML)モデルは、臨床判断の自動化においてますます重要になっている。 しかし、以前の研究における明らかな監視は、エラーや異常値の臨床的文脈において、電子カルテ(emr)データの適切な処理が欠如していることである。 そこで本研究では,臨床専門知識をドメイン制約としてシームレスに統合し,mlワークフローで使用可能な重要なメタデータを生成する,革新的なプロジェクションベース手法を提案する。 特に、患者バイタルと検査値の生理的および生物学的制約を捉えた高次元混合インテガープログラムを用いることで、emrデータに対する数学的「投影」のパワーを利用して患者データを修正することができる。 その結果、患者データの健全な範囲を定義する制約から補正されたデータの距離を計測し、「信頼スコア」と呼ばれるユニークな予測指標を得る。 これらのスコアは、患者の健康状態に関する洞察を与え、実生活臨床環境でのML分類器の性能を大幅に向上させる。 MLを用いた敗血症早期発見の文脈におけるフレームワークの影響を検証した。 本研究では,従来のmlモデルを超える0.865 aurocと0.922の精度を示す。

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