論文の概要: Foundation Model of Electronic Medical Records for Adaptive Risk Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.06124v1
• Date: Mon, 10 Feb 2025 03:22:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-11 18:57:50.737859
• Title: Foundation Model of Electronic Medical Records for Adaptive Risk Estimation
• Title（参考訳）: 適応的リスク推定のための電子カルテの基礎モデル
• Authors: Pawel Renc, Michal K. Grzeszczyk, Nassim Oufattole, Deirdre Goode, Yugang Jia, Szymon Bieganski, Matthew B. A. McDermott, Jaroslaw Was, Anthony E. Samir, Jonathan W. Cunningham, David W. Bates, Arkadiusz Sitek,
• Abstract要約: 健康シミュレーションのための拡張トランスフォーマー(ETHOS)は、患者タイムライン(PHT)をEHRからトークン化する。 リスク推定システム(ARES)は、臨床医が定義した臨界事象に対するダイナミックでパーソナライズされたリスク確率を計算するためにETHOSを使用している。 ARESにはパーソナライズされた説明可能性モジュールが組み込まれており、個々の患者のリスク見積に影響を与える重要な臨床要因を特定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.248030496243407
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We developed the Enhanced Transformer for Health Outcome Simulation (ETHOS), an AI model that tokenizes patient health timelines (PHTs) from EHRs. ETHOS predicts future PHTs using transformer-based architectures. The Adaptive Risk Estimation System (ARES) employs ETHOS to compute dynamic and personalized risk probabilities for clinician-defined critical events. ARES incorporates a personalized explainability module that identifies key clinical factors influencing risk estimates for individual patients. ARES was evaluated on the MIMIC-IV v2.2 dataset in emergency department (ED) settings, benchmarking its performance against traditional early warning systems and machine learning models. We processed 299,721 unique patients from MIMIC-IV into 285,622 PHTs, with 60% including hospital admissions. The dataset contained over 357 million tokens. ETHOS outperformed benchmark models in predicting hospital admissions, ICU admissions, and prolonged hospital stays, achieving superior AUC scores. ETHOS-based risk estimates demonstrated robustness across demographic subgroups with strong model reliability, confirmed via calibration curves. The personalized explainability module provides insights into patient-specific factors contributing to risk. ARES, powered by ETHOS, advances predictive healthcare AI by providing dynamic, real-time, and personalized risk estimation with patient-specific explainability to enhance clinician trust. Its adaptability and superior accuracy position it as a transformative tool for clinical decision-making, potentially improving patient outcomes and resource allocation in emergency and inpatient settings. We release the full code at github.com/ipolharvard/ethos-ares to facilitate future research.
• Abstract（参考訳）: ETHOS(Enhanced Transformer for Health Outcome Simulation)は,患者の健康スケジュール(PHT)をEHRからトークン化するAIモデルである。 ETHOSはトランスフォーマーベースのアーキテクチャを用いて将来のPHTを予測する。 適応リスク推定システム(ARES)は、臨床医が定義した臨界事象に対する動的かつパーソナライズされたリスク確率を計算するためにETHOSを使用している。 ARESにはパーソナライズされた説明可能性モジュールが組み込まれており、個々の患者のリスク見積に影響を与える重要な臨床要因を特定する。 ARESは救急部門(ED)のMIMIC-IV v2.2データセットで評価され、従来の早期警戒システムや機械学習モデルと比較された。 299,721人のMIMIC-IV患者を285,622個のPHTに処理し,60%が入院した。 データセットには3億7700万以上のトークンが含まれていた。 ETHOSは、入院、ICU入院、長期入院の予測におけるベンチマークモデルよりも優れ、AUCスコアが優れている。 ETHOSに基づくリスク推定は, モデル信頼性の強い集団群間で頑健性を示し, キャリブレーション曲線で確認した。 パーソナライズされた説明責任モジュールは、リスクに寄与する患者固有の要因に関する洞察を提供する。 ETHOSをベースとするARESは、ダイナミックでリアルタイム、パーソナライズされたリスク推定を提供することで、予測型ヘルスケアAIを進化させ、臨床医の信頼を高める。 適応性と精度が優れており、臨床診断のための変換ツールとして位置づけられており、緊急および入院時に患者の成果と資源配分を改善する可能性がある。 将来の研究を促進するため、github.com/ipolharvard/ethos-aresで全コードをリリースします。

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