論文の概要: MixEHR-SurG: a joint proportional hazard and guided topic model for
inferring mortality-associated topics from electronic health records
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.13454v1
- Date: Wed, 20 Dec 2023 22:13:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-22 16:25:02.410572
- Title: MixEHR-SurG: a joint proportional hazard and guided topic model for
inferring mortality-associated topics from electronic health records
- Title（参考訳）: mixehr-surg:電子健康記録から死亡関連トピックを推測するための共同比例ハザードとガイドトピックモデル
- Authors: Yixuan Li, Ariane Marelli, Archer Y. Yang, Yue Li
- Abstract要約: 我々は、異種EHRデータとモデル生存ハザードを同時に統合するために、MixEHR-SurGと呼ばれる教師付きトピックモデルを開発することを目指している。
シミュレーションデータセットと実世界の2つのEHRデータセットを用いてMixEHR-Gを評価した。
結果:MixEHR-Gは,シミュレーションデータセットの平均AUROCが0.89,CHDデータセットの平均AUROCが0.645,死亡予測に優れた動的AUROCを達成した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.623051866014567
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Objective: To improve survival analysis using EHR data, we aim to develop a
supervised topic model called MixEHR-SurG to simultaneously integrate
heterogeneous EHR data and model survival hazard.
Materials and Methods: Our technical contributions are three-folds: (1)
integrating EHR topic inference with Cox proportional hazards likelihood; (2)
inferring patient-specific topic hyperparameters using the PheCode concepts
such that each topic can be identified with exactly one PheCode-associated
phenotype; (3) multi-modal survival topic inference. This leads to a highly
interpretable survival and guided topic model that can infer PheCode-specific
phenotype topics associated with patient mortality. We evaluated MixEHR-G using
a simulated dataset and two real-world EHR datasets: the Quebec Congenital
Heart Disease (CHD) data consisting of 8,211 subjects with 75,187 outpatient
claim data of 1,767 unique ICD codes; the MIMIC-III consisting of 1,458
subjects with multi-modal EHR records.
Results: Compared to the baselines, MixEHR-G achieved a superior dynamic
AUROC for mortality prediction, with a mean AUROC score of 0.89 in the
simulation dataset and a mean AUROC of 0.645 on the CHD dataset. Qualitatively,
MixEHR-G associates severe cardiac conditions with high mortality risk among
the CHD patients after the first heart failure hospitalization and critical
brain injuries with increased mortality among the MIMIC-III patients after
their ICU discharge.
Conclusion: The integration of the Cox proportional hazards model and EHR
topic inference in MixEHR-SurG led to not only competitive mortality prediction
but also meaningful phenotype topics for systematic survival analysis. The
software is available at GitHub: https://github.com/li-lab-mcgill/MixEHR-SurG.
- Abstract（参考訳）: 目的: EHRデータを用いた生存分析を改善するため、異種EHRデータとモデル生存ハザードを同時に統合するMixEHR-SurGと呼ばれる教師付きトピックモデルを開発することを目的とする。
資料と方法:1) EHR トピック推論と Cox 比例的ハザードの可能性の統合,2) PheCode の概念を用いて患者固有のトピックハイパーパラメータを推定することにより,各トピックを PheCode 関連表現型と正確に同一化することができること,(3) マルチモーダルサバイバルトピック推論。
これは、患者死亡に関連するPheCode固有の表現型トピックを推測できる、高度に解釈可能な生存とガイド付きトピックモデルをもたらす。
シミュレーションデータセットと2つの実世界EHRデータセットを用いてMixEHR-Gを評価した。ケベック先天性心疾患(CHD)データでは,75,187名,ユニークなICD符号が1,767名,MIMIC-IIIは1,458名,マルチモーダルEHRレコードが1,458名であった。
結果:MixEHR-Gは,シミュレーションデータセットでは平均AUROCスコア0.89,CHDデータセットでは平均AUROC0.645であった。
定性的には、MixEHR-Gは心不全入院後のCHD患者の重症心疾患とICU退院後のMIMIC-III患者の死亡率の増加を伴う重症脳損傷を関連付ける。
結論: MixEHR-SurG における Cox 比例的ハザードモデルと EHR トピック推論の統合は, 競争的死亡率予測だけでなく, 組織的生存分析のための有意義な表現型トピックにも繋がった。
ソフトウェアはGitHubで入手できる: https://github.com/li-lab-mcgill/MixEHR-SurG。
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