論文の概要: An Interoperable Machine Learning Pipeline for Pediatric Obesity Risk Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.10454v1
• Date: Thu, 12 Dec 2024 07:25:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-17 14:00:34.612136
• Title: An Interoperable Machine Learning Pipeline for Pediatric Obesity Risk Estimation
• Title（参考訳）: 小児肥満リスク推定のための相互運用型機械学習パイプライン
• Authors: Hamed Fayyaz, Mehak Gupta, Alejandra Perez Ramirez, Claudine Jurkovitz, H. Timothy Bunnell, Thao-Ly T. Phan, Rahmatollah Beheshti,
• Abstract要約: 現在、既存のMLモデルに基づく一般的な臨床診断支援ツールが存在しない。 本研究では,小児の肥満予測に特化して設計された新しいエンドツーエンドパイプラインを提案する。 私たちのパイプラインは、APIやユーザインターフェース経由でのデータ抽出、推論、通信のプロセス全体をサポートします。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.82363561134585
• License:
• Abstract: Reliable prediction of pediatric obesity can offer a valuable resource to providers, helping them engage in timely preventive interventions before the disease is established. Many efforts have been made to develop ML-based predictive models of obesity, and some studies have reported high predictive performances. However, no commonly used clinical decision support tool based on existing ML models currently exists. This study presents a novel end-to-end pipeline specifically designed for pediatric obesity prediction, which supports the entire process of data extraction, inference, and communication via an API or a user interface. While focusing only on routinely recorded data in pediatric electronic health records (EHRs), our pipeline uses a diverse expert-curated list of medical concepts to predict the 1-3 years risk of developing obesity. Furthermore, by using the Fast Healthcare Interoperability Resources (FHIR) standard in our design procedure, we specifically target facilitating low-effort integration of our pipeline with different EHR systems. In our experiments, we report the effectiveness of the predictive model as well as its alignment with the feedback from various stakeholders, including ML scientists, providers, health IT personnel, health administration representatives, and patient group representatives.
• Abstract（参考訳）: 小児肥満の信頼性の高い予測は、提供者に貴重な資源を提供し、病気が確立する前にタイムリーに予防的介入を行うのに役立つ。 肥満のMLベースの予測モデルの開発には多くの取り組みがなされており、いくつかの研究では高い予測性能が報告されている。 しかし、既存のMLモデルに基づく一般的な臨床意思決定支援ツールは存在しない。 本研究では,小児の肥満予測に特化して設計された新しいエンドツーエンドパイプラインを提案する。このパイプラインは,APIやユーザインターフェースを介してのデータ抽出,推論,コミュニケーションのプロセス全体をサポートする。 小児電子健康記録(EHR)で日常的に記録されるデータにのみ焦点をあてる一方で、当社のパイプラインは、肥満を発症する1～3年のリスクを予測するために、さまざまな専門家による医療概念のリストを用いています。 さらに、私たちの設計手順でFHIR(Fast Healthcare Interoperability Resources)標準を使用することで、パイプラインと異なるEHRシステムとの低便宜統合の促進を特に目標としています。 本実験では, 予測モデルの有効性と, ML科学者, 提供者, 保健IT職員, 健康管理代表者, 患者グループ代表者など, 様々な利害関係者からのフィードバックとの整合性について報告する。

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