Fugu-MT 論文翻訳(概要): MixEHR-SurG: a joint proportional hazard and guided topic model for inferring mortality-associated topics from electronic health records

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/2312.13454v2
Date: Fri, 8 Mar 2024 13:29:29 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-03-11 22:42:13.781943
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: 既存の生存モデルは、高次元データやマルチモーダルデータにスケールしないか、解釈が難しいかのいずれかである。ヘテロジニアス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提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 20.623051866014567
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Existing survival models either do not scale to high dimensional and multi-modal data or are difficult to interpret. In this study, we present a supervised topic model called MixEHR-SurG to simultaneously integrate heterogeneous EHR data and model survival hazard. Our contributions are three-folds: (1) integrating EHR topic inference with Cox proportional hazards likelihood; (2) integrating 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 topic model that can infer PheCode-specific phenotype topics associated with patient mortality. We evaluated MixEHR-SurG 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 records of 1,767 unique ICD codes; the MIMIC-III consisting of 1,458 subjects with multi-modal EHR records. Compared to the baselines, MixEHR-SurG 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-SurG 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. Together, the integration of the Cox proportional hazards model and EHR topic inference in MixEHR-SurG not only leads to competitive mortality prediction but also meaningful phenotype topics for in-depth survival analysis. The software is available at GitHub: https://github.com/li-lab-mcgill/MixEHR-SurG.
Abstract（参考訳）: 既存の生存モデルは高次元および多モードのデータにスケールしないか、解釈が難しい。本研究では、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提案する。 1) EHR のトピック推論と Cox の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統合することで,それぞれのトピックを PheCode 関連表現型と同一視できる,(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トピックモデルをもたらす。シミュレートされたデータセットと2つの実世界EHRデータセットを用いてMixEHR-SurG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1,767名,MIMIC-IIIは1,458名,マルチモーダルEHRデータである。ベースラインと比較して、MixEHR-SurGは、シミュレーションデータセットでは平均AUROCスコアが0.89、CHDデータセットでは平均AUROCが0.645、死亡予測では優れた動的AUROCを達成した。定性的には、MixEHR-SurG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づける。 Cox比例ハザードモデルとEHRトピック推論をMixEHR-SurGに統合することにより、競争的死亡率予測だけでなく、詳細な生存分析のための有意義な表現型トピックも導かれる。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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