肥胖是一个重大的健康问题，增加了各种主要慢性病的风险，如糖尿病，癌症和中风。虽然通过横断面BMI录音识别的肥胖作用已经过分研究，但BMI轨迹的作用远远不大。在这项研究中，我们利用从大型和地理位置的EHR数据集中提取的BMI轨迹捕获大约200万个人的健康状况为期六年的健康状况。我们根据BMI轨迹定义九个新的可解释和基于证据的变量，以使用K-Means聚类方法将患者聚类为子组。我们在人口统计学，社会经济和生理测量变量方面彻底审查了每个集群特征，以指定簇中患者的不同性质。在我们的实验中，已被重新建立肥胖，高血压，阿尔茨海默和痴呆症的肥胖，高血压，阿尔茨海默氏症和痴呆症的直接关系，并且已经发现有几种慢性疾病的特异性特征的不同簇符合或与现有的知识体系互补。
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超重和肥胖仍然是一个主要的全球性公共健康问题，并确定增加未来体重增加风险的个性化模式在预防肥胖症和许多与肥胖症相关的次螯症方面具有至关重要的作用。在这项工作中，我们使用规则发现方法来研究这个问题，通过呈现提供真正的解释性和同时优化所识别模式的准确性（经常正确）的准确性（适用于许多样本）的方法来研究这个问题。具体而言，我们扩展了一个已建立的子组 - 发现方法以生成类型X-> Y的所需规则，并显示如何从X侧提取最高特征，作为Y的最佳预测因子。在我们的肥胖问题中，X是指来自非常大的和多站点EHR数据的提取功能，y表示大量的重量。使用我们的方法，我们还广泛地比较了由个人性别，年龄，种族，保险类型，邻里类型和收入水平决定的22层模式中的模式中的差异和不平等。通过广泛的实验，我们对未来危险体重增加的预测变量显示出新的和互补结果。
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谵妄是急性急性发病脑功能障碍，在紧急情况下，与较高的死亡率有关。由于其演示和风险因素难以检测和监测，这取决于患者的潜在病情。在我们的研究中，我们旨在识别谵妄人口中的亚型，并建立使用医疗信息MART进行密集护理IV（MIMIC-IV）数据来检测谵妄的亚组特定的预测模型。我们表明谵妄存在于谵妄中。对于特定于组的预测模型，还观察到特征重要性的差异。我们的工作可以重新校准每个谵妄亚组的现有谵妄预测模型，并提高ICU或急诊部门患者的谵妄检测和监测的精度。
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大型和深度电子医疗保健记录（EHR）数据集的可用性有可能更好地了解现实世界中的患者旅行，并鉴定出新的患者亚组。基于ML的EHR数据集合主要是工具驱动的，即基于可用或新开发的方法的构建。但是，这些方法，它们的输入要求以及最重要的是，通常难以解释产量，尤其是没有深入的数据科学或统计培训。这危害了需要进行可行且具有临床意义的解释的最后一步。这项研究研究了使用大型EHR数据集和多种聚类方法进行临床研究的方法进行大规模进行患者分层分析的方法。我们已经开发了几种工具来促进无监督的患者分层结果的临床评估和解释，即模式筛查，元聚类，替代建模和策展。这些工具可以在分析中的不同阶段使用。与标准分析方法相比，我们证明了凝结结果并优化分析时间的能力。在元聚类的情况下，我们证明了患者簇的数量可以从72减少到3。在另一个分层的结果中，通过使用替代模型，我们可以迅速确定如果有血液钠测量值可用，则可以对心力衰竭患者进行分层。由于这是对所有心力衰竭患者进行的常规测量，因此表明数据偏差。通过使用进一步的队列和特征策展，可以去除这些患者和其他无关的特征以提高临床意义。这些示例显示了拟议方法的有效性，我们希望鼓励在该领域的进一步研究。
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医院住宿时间（LOS）是最重要的医疗保健度量之一，反映了医院的服务质量，有助于改善医院调度和管理。LOS预测有助于成本管理，因为留在医院的患者通常在资源受到严重限制的情况下这样做。在这项研究中，我们通过机器学习和统计方法审查了LOS预测的论文。我们的文献综述考虑了对卒中患者LOS预测的研究研究。一些受访的研究表明，作者达成了相应的结论。例如，患者的年龄被认为是一些研究中卒中患者LOS的重要预测因子，而其他研究则认为年龄不是一个重要因素。因此，在该领域需要额外的研究以进一步了解卒中患者LOS的预测因子。
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背景：几项研究突出了考虑急性冠状动脉综合征（ACS）诊断和治疗性差异的重要性。然而，几乎已经研究了ACS子群中的性别特异性风险标志物。本研究旨在探索机器学习（ML）模型，以识别从电子健康记录（EHR）的公共数据库中的ACS子群体中的妇女和男性的住院死亡率标志。方法：从医疗信息MART中提取1,299名患有的ST升高的心肌梗死（Stemi）和2,820名非St-Expation心肌梗死患者进行重症监护（MIMIC）-III数据库。我们培训和验证了死亡率预测模型，并使用了可解释性技术来识别每个子群体的性别特异性标记。结果：基于极端梯度升压的模型（XGBoost）实现了最高性能：STEMI和AUC = 0.94（95 \％CI：0.80- 0.90）为nstemi。对于STEMI，女性的顶部标记是慢性肾功能衰竭，心率高，年龄超过70岁。对于男性来说，顶部标记是急性肾功能衰竭，高肌钙蛋白T水平，年龄超过75岁。然而，对于NStemi，女性的顶部标记较低，肌钙蛋白水平低，尿素水平高，80多年。对于男性来说，顶部标记是高心率，肌酐水平，年龄超过70岁。结论：我们的结果表明，通过解释ehrs培训的ML死亡率模型，通过解释ML死亡率模型显示不同ACS子群的可能的显着和相干的性别特异性风险标记。在妇女与男性的确定风险标志中观察到差异，突出了考虑性别特异性标记在实施更适当的治疗策略和更好的临床结果方面的重要性。
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基于有效干预措施的早期疾病检测和预防方法正在引起人们的注意。机器学习技术通过捕获多元数据中的个体差异来实现精确的疾病预测。精确医学的进展表明，在个人层面的健康数据中存在实质性异质性，并且复杂的健康因素与慢性疾病的发展有关。但是，由于多种生物标志物之间的复杂关系，确定跨疾病发作过程中的个体生理状态变化仍然是一个挑战。在这里，我们介绍了健康疾病阶段图（HDPD），它通过可视化在疾病进展过程早期波动的多种生物标志物的边界值来代表个人健康状态。在HDPD中，未来的发作预测是通过扰动多个生物标志物值的情况来表示的，同时考虑变量之间的依赖性。我们从3,238个个体的纵向健康检查队列中构建了11种非传染性疾病（NCD）的HDPD，其中包括3,215个测量项目和遗传数据。 HDPD中非发病区域的生物标志物值的改善显着阻止了11个NCD中的7个未来的疾病发作。我们的结果表明，HDPD可以在发作过程中代表单个生理状态，并用作预防疾病的干预目标。
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最近显示外部眼睛照片显示出糖尿病性视网膜疾病和HBA1C升高的迹象。在本文中，我们评估外部眼睛照片是否包含有关其他系统性医疗状况的信息。我们开发了一个深度学习系统（DLS），该系统将外部眼睛的照片作为输入，并预测多个全身参数，例如与肝脏有关的参数（白蛋白，AST）；肾脏（EGFR使用无种族的2021 CKD-EPI肌酐方程，尿液ACR）；骨与矿物质（钙）;甲状腺（TSH）;和血数（HGB，WBC，血小板）。开发利用了49,015例糖尿病患者的151,237张图像，在加利福尼亚州洛杉矶县的11个地点接受糖尿病眼镜筛查。评估重点是9个预先指定的全身参数，并利用了3个验证集（a，b，c），涵盖了28,869名患有和没有糖尿病的患者，在加利福尼亚州洛杉矶县和大亚特兰大地区的3个独立地点进行了眼睛筛查。我们将结合了可用临床人口统计学变量的基线模型（例如年龄，性别，种族/种族，糖尿病年）进行了比较。相对于基线，DLS在检测AST> 36，钙<8.6，egfr <60，HGB <11，血小板<150，ACR> = 300和WBC <4时，在检测AST> 36，钙<8.6，Egfr <60，HGB <60，HGB <60，calcium <8.6，Egfr <60，calcium <8.6和wbc <4时，达到了统计学上的显着性能，并且类似于开发集的人口），其中DLS的AUC超过基线的AUC，增长了5.2-19.4％。在验证集B和C方面，与开发集相比，患者人群的差异很大，DLS的表现优于ACR> = 300的基线，而HGB <11升至7.3-13.2％。我们的发现提供了进一步的证据，表明外部眼睛照片包含跨越多器官系统的全身健康生物标志物。需要进一步的工作来研究这些生物标志物是否以及如何转化为临床影响。
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目的：创建和评估人工智能深度学习平台（Oraicle）的准确性，能够仅使用视网膜眼睛图像来预测个人整体5年心血管风险（CVD）以及组件风险因素的相对贡献，这些因素包括这一点风险。方法：我们从47,236个患者就诊的数据库中使用了165,907个视网膜图像。最初，每个图像与生物识别数据年龄，种族，性别，性，存在和持续时间HDL/LDL比以及任何CVD事件Wtihin 5年的视网膜图像采集5年。计算了基于Framingham方程的风险评分。还确定了个人和整体人口的实际CVD事件率。最后，仅使用年龄，种族，性别加上视网膜图像对Oraicle进行训练。结果：与基于弗雷明厄姆的分数相比，在接下来的5年中，Oraicle在预测心血管事件方面的准确性高达12％，尤其是对于最高风险的人群。每个限制性模型的可靠性和准确性对Oraicle的性能均优于最佳性能，表明它使用了两组数据中的数据来得出其最终结果。结论：视网膜摄影是便宜的，只需要最少的培训才能获得全自动，廉价的摄像头系统，现在可以广泛使用。因此，基于AI的CVD风险算法（例如Oraicle）有望使CV健康筛查更加准确，更加相似，并且更容易访问。此外，Oraicle评估构成个人总体风险的组件相对贡献的独特能力将根据个人的特定需求为治疗决策提供信息，从而增加了阳性健康结果的可能性。
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Health systems rely on commercial prediction algorithms to identify and help patients with complex health needs. We show that a widely used algorithm, typical of this industry-wide approach and affecting millions of patients, exhibits significant racial bias: At a given risk score, Black patients are considerably sicker than White patients, as evidenced by signs of uncontrolled illnesses. Remedying this disparity would increase the percentage of Black patients receiving additional help from 17.7 to 46.5%. The bias arises because the algorithm predicts health care costs rather than illness, but unequal access to care means that we spend less money caring for Black patients than for White patients. Thus, despite health care cost appearing to be an effective proxy for health by some measures of predictive accuracy, large racial biases arise. We suggest that the choice of convenient, seemingly effective proxies for ground truth can be an important source of algorithmic bias in many contexts.
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影响重症患者护理的许多基本问题会带来类似的分析挑战：医生无法轻易估计处于危险的医疗状况或治疗的影响，因为医疗状况和药物的因果影响是纠缠的。他们也无法轻易进行研究：没有足够的高质量数据来进行高维观察性因果推断，并且通常无法在道德上进行RCT。但是，机械知识可获得，包括如何吸收人体药物，并且这些知识与有限数据的结合可能就足够了 - 如果我们知道如何结合它们。在这项工作中，我们提出了一个框架，用于在这些复杂条件下对重症患者的因果影响估算：随着时间的流逝，药物与观察之间的相互作用，不大的患者数据集以及可以代替缺乏数据的机械知识。我们将此框架应用于影响重症患者的极其重要的问题，即癫痫发作和大脑中其他潜在有害的电气事件的影响（称为癫痫样活动 - EA）对结局。鉴于涉及的高赌注和数据中的高噪声，可解释性对于解决此类复杂问题的故障排除至关重要。我们匹配的小组的解释性使神经科医生可以执行图表审查，以验证我们的因果分析的质量。例如，我们的工作表明，患者经历了高水平的癫痫发作般的活动（75％的EA负担），并且未经治疗的六个小时的窗口未受治疗，平均而言，这种不良后果的机会增加了16.7％。作为严重的大脑损伤，终生残疾或死亡。我们发现患有轻度但长期EA的患者（平均EA负担> = 50％）患有不良结果的风险增加了11.2％。
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2型糖尿病（T2DM）的早期诊断对于及时的治疗干预措施和生活方式改变至关重要。随着医学成像数据在许多患者群体中变得更广泛可用，我们试图研究是否可以在表格学习分类器模型中利用图像衍生的表型数据来预测T2DM的发病率，而无需使用侵入性血液实验室测量。我们表明，使用图像衍生表型的神经网络和决策树模型都可以预测患者T2DM状态的召回评分高达87.6％。我们还提出了与“ Syntha1c编码器”相同的结构的新颖使用，这些结构能够输出模仿血液血红蛋白A1C经验实验室测量值的可解释值。最后，我们证明了T2DM风险预测模型对输入矢量成分中小扰动的敏感性可用于预测从以前看不见的患者人群中取样的协变量的性能。
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电子医疗保健记录是可用于患者分层的重要信息来源，以探索新型疾病表型。但是，它们可能具有挑战性，因为数据往往稀疏和不规则地采样。解决这些限制的一种方法是学习密集的嵌入，其代表使用经常性神经网络AutoEncoder（RNN-AE）的单个患者轨迹。该过程可以易于对不需要的数据偏差影响。我们表明，使用先前提出的RNN-AE模型的患者嵌入和群集可能受到轨迹偏差的影响，这意味着结果由每个患者轨迹中包含的数据量主导，而不是临床相关细节。我们调查了2个数据集（来自不同医院）和2个疾病区域的偏差，以及使用患者轨迹的不同部分。我们使用2个以前公布的基线方法的结果表示事件到最终轨迹的情况下特别强烈的偏见。我们提出了一种方法，可以使用RNN-AE顶部的对抗培训方案来克服这个问题。我们的研究结果表明，我们的方法可以减少所有情况下的轨迹偏差。
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传统机器学习方法面临两种主要挑战，在处理医疗保健预测分析任务方面。首先，医疗保健数据的高维性质需要劳动密集型和耗时的过程，为每项新任务选择适当的功能集。其次，这些方法依赖于特征工程来捕获患者数据的顺序性，这可能无法充分利用医疗事件的时间模式及其依赖性。最近的深度学习方法通过解决医疗数据的高维和时间挑战，对各种医疗保健预测任务显示了有希望的性能。这些方法可以学习关键因素（例如，医学概念或患者）的有用表示及其与高维原始或最低处理的医疗保健数据的相互作用。在本文中，我们系统地审查了专注于推进和使用深神经网络的研究，以利用患者结构化时间序列数据进行医疗保健预测任务。为了识别相关研究，搜索MEDLINE，IEEE，SCOPUS和ACM数字图书馆于2021年2月7日出版的研究。我们发现研究人员在十个研究流中为深度时间序列预测文献做出了贡献：深入学习模型，缺少价值处理，不规则处理，患者表示，静态数据包容，关注机制，解释，纳入医疗本体，学习策略和可扩展性。本研究总结了这些文献流的研究见解，确定了几个关键研究差距，并提出了未来的患者时间序列数据深入学习的研究机会。
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从电子健康记录（EHR）数据中进行有效学习来预测临床结果，这通常是具有挑战性的，因为在不规则的时间段记录的特征和随访的损失以及竞争性事件（例如死亡或疾病进展）。为此，我们提出了一种生成的事实模型，即Survlatent Ode，该模型采用了基于基于微分方程的复发性神经网络（ODE-RNN）作为编码器，以有效地对不规则采样的输入数据进行潜在状态的动力学有效地参数化。然后，我们的模型利用所得的潜在嵌入来灵活地估计多个竞争事件的生存时间，而无需指定事件特定危害功能的形状。我们展示了我们在Mimic-III上的竞争性能，这是一种从重症监护病房收集的自由纵向数据集，预测医院死亡率以及DANA-FARBER癌症研究所（DFCI）的数据，以预测静脉血栓症（静脉血栓症（DFCI）（DFCI）（ VTE），是癌症患者的生命并发症，死亡作为竞争事件。幸存ODE优于分层VTE风险组的当前临床标准Khorana风险评分，同时提供临床上有意义且可解释的潜在表示。
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如今，人工智能（AI）已成为临床和远程医疗保健应用程序的基本组成部分，但是最佳性能的AI系统通常太复杂了，无法自我解释。可解释的AI（XAI）技术被定义为揭示系统的预测和决策背后的推理，并且在处理敏感和个人健康数据时，它们变得更加至关重要。值得注意的是，XAI并未在不同的研究领域和数据类型中引起相同的关注，尤其是在医疗保健领域。特别是，许多临床和远程健康应用程序分别基于表格和时间序列数据，而XAI并未在这些数据类型上进行分析，而计算机视觉和自然语言处理（NLP）是参考应用程序。为了提供最适合医疗领域表格和时间序列数据的XAI方法的概述，本文提供了过去5年中文献的审查，说明了生成的解释的类型以及为评估其相关性所提供的努力和质量。具体而言，我们确定临床验证，一致性评估，客观和标准化质量评估以及以人为本的质量评估作为确保最终用户有效解释的关键特征。最后，我们强调了该领域的主要研究挑战以及现有XAI方法的局限性。
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本文介绍了一种使用旨在解决现实世界应用中CDSS的低适用性和可扩展性问题的数据驱动的预测模型来构建一致和适用的临床决策支持系统（CDSS）的方法。该方法基于域特定和数据驱动的支持程序的三种特定于域和数据驱动的支持程序，该程序将被纳入临床业务流程，具有更高的信任和预测结果和建议的解释性。在考虑的三个阶段，监管策略，数据驱动模式和解释程序被集成，以实现与决策者的自然域特定的互动，具有智能决策支持焦点的连续缩小。该提出的方法能够实现更高水平的自动化，可扩展性和CDSS的语义解释性。该方法是在软件解决方案中实现的，并在T2DM预测中进行了测试，使我们能够改善已知的临床尺度（例如FindRisk），同时保持与现有应用程序类似的特定问题的推理界面。这种继承与三分阶段的方法一起提供了更高的解决方案兼容性，并导致数据驱动的解决方案在现实案件中的信任，有效和解释应用。
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严重冠状病毒疾病19（Covid-19）的患者通常需要补充氧作为必要的治疗方法。我们开发了一种基于深度加强学习（RL）的机器学习算法，用于持续管理缺氧率为重症监护下的关键病患者，这可以识别最佳的个性化氧气流速，具有强大的潜力，以降低相对于死亡率目前的临床实践。基本上，我们为Covid-19患者的氧气流动轨迹建模，并作为马尔可夫决策过程。基于个体患者特征和健康状况，基于加强学习的氧气控制政策，实时推荐氧气流速降低死亡率。我们通过使用从纽约大学Langone Health的Covid-19的叙述队员使用纽约大学Langone Healthation Mearchatory Maculation Mearchatory Chare，从2020年4月20日至1月2021年使用电子健康记录，通过交叉验证评估了拟议方法的表现。算法低于护理标准的2.57％（95％CI：2.08-3.06）减少（P <0.001）在我们的算法下的护理标准下的7.94％，平均推荐的氧气流量为1.28 L /分钟（95％CI：1.14-1.42）低于实际递送给患者的速率。因此，RL算法可能导致更好的重症监护治疗，可以降低死亡率，同时节省氧气稀缺资源。它可以减少氧气短缺问题，在Covid-19大流行期间改善公共卫生。
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源于机器学习和优化的临床决策支持工具可以为医疗保健提供者提供显着的价值，包括通过更好地管理重症监护单位。特别是，重要的是，患者排放任务在降低患者的住宿时间（以及相关住院费用）和放弃决策后的入院甚至死亡的风险之间存在对细微的折衷。这项工作介绍了一个端到端的一般框架，用于捕获这种权衡，以推荐患者电子健康记录的最佳放电计时决策。数据驱动方法用于导出捕获患者的生理条件的解析，离散状态空间表示。基于该模型和给定的成本函数，在数值上制定并解决了无限的地平线折扣明马尔科夫决策过程，以计算最佳的排放政策，其价值使用违规评估策略进行评估。进行广泛的数值实验以使用现实生活重症监护单元患者数据来验证所提出的框架。
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合成健康数据在共享数据以支持生物医学研究和创新医疗保健应用的发展时有可能减轻隐私问题。基于机器学习，尤其是生成对抗网络（GAN）方法的现代方法生成的现代方法继续发展并表现出巨大的潜力。然而，缺乏系统的评估框架来基准测试方法，并确定哪些方法最合适。在这项工作中，我们引入了一个可推广的基准测试框架，以评估综合健康数据的关键特征在实用性和隐私指标方面。我们将框架应用框架来评估来自两个大型学术医疗中心的电子健康记录（EHRS）数据的合成数据生成方法。结果表明，共享合成EHR数据存在公用事业私人关系权衡。结果进一步表明，在每个用例中，在所有标准上都没有明确的方法是最好的，这使得为什么需要在上下文中评估合成数据生成方法。
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