論文の概要: Explainable AI for Classifying UTI Risk Groups Using a Real-World Linked EHR and Pathology Lab Dataset

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.17645v1
• Date: Tue, 26 Nov 2024 18:10:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-27 13:36:48.854571
• Title: Explainable AI for Classifying UTI Risk Groups Using a Real-World Linked EHR and Pathology Lab Dataset
• Title（参考訳）: 実世界リンクEHRと病理実験データを用いたUTIリスクグループ分類のための説明可能なAI
• Authors: Yujie Dai, Brian Sullivan, Axel Montout, Amy Dillon, Chris Waller, Peter Acs, Rachel Denholm, Philip Williams, Alastair D Hay, Raul Santos-Rodriguez, Andrew Dowsey,
• Abstract要約: 英国ブリストル,ノースサマセット,サウスグロスターシャーの尿路感染症(UTI)を特徴付けるために,リンクEHRデータセットを利用する。 包括的なデータ前処理とキュレーションパイプラインは、生のEHRデータをAIモデリングに適した構造化フォーマットに変換する。 臨床専門知識によりUTIリスク推定フレームワークを構築し,個別の患者タイムラインにまたがってUTIリスクを推定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.47517735516852333
• License:
• Abstract: The use of machine learning and AI on electronic health records (EHRs) holds substantial potential for clinical insight. However, this approach faces significant challenges due to data heterogeneity, sparsity, temporal misalignment, and limited labeled outcomes. In this context, we leverage a linked EHR dataset of approximately one million de-identified individuals from Bristol, North Somerset, and South Gloucestershire, UK, to characterize urinary tract infections (UTIs) and develop predictive models focused on data quality, fairness and transparency. A comprehensive data pre-processing and curation pipeline transforms the raw EHR data into a structured format suitable for AI modeling. Given the limited availability and biases of ground truth UTI outcomes, we introduce a UTI risk estimation framework informed by clinical expertise to estimate UTI risk across individual patient timelines. Using this framework, we built pairwise XGBoost models to differentiate UTI risk categories with explainable AI techniques to identify key predictors while ensuring interpretability. Our findings reveal differences in clinical and demographic factors across risk groups, offering insights into UTI risk stratification and progression. This study demonstrates the added value of AI-driven insights into UTI clinical decision-making while prioritizing interpretability, transparency, and fairness, underscoring the importance of sound data practices in advancing health outcomes.
• Abstract（参考訳）: EHR(Electronic Health Record)における機械学習とAIの使用は、臨床的な洞察にかなりの可能性を秘めている。 しかし、このアプローチはデータの不均一性、疎性、時間的ミスアライメント、ラベル付き結果の制限など、重大な課題に直面している。 この文脈では、ブリストル、ノースサマセット、サウスグロスターシャーの約100万人の未確認個体のリンクEHRデータセットを活用し、尿路感染症(UTI)を特徴付けるとともに、データ品質、公平性、透明性に焦点を当てた予測モデルを開発する。 包括的なデータ前処理とキュレーションパイプラインは、生のEHRデータをAIモデリングに適した構造化フォーマットに変換する。 基礎的真理UTI結果の可用性とバイアスが限定されていることから、臨床専門知識からUTIリスク推定フレームワークを導入し、個別の患者タイムラインにまたがってUTIリスクを推定する。 このフレームワークを用いて、UTIリスクカテゴリと説明可能なAI技術とを区別し、重要な予測器を識別し、解釈可能性を確保しながら、ペアワイズXGBoostモデルを構築した。 以上の結果から,UTIのリスク階層化と進展に関する知見が得られた。 本研究は、AIによるUTI臨床意思決定に対する洞察の付加価値を実証し、解釈可能性、透明性、公正性を優先し、健全なデータプラクティスが健康的な結果を促進することの重要性を強調する。

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