COVID-19的大流行造成了毁灭性的经济和社会破坏，使全球医疗机构的资源紧张。这导致全国范围内呼吁模型预测Covid-19患者的住院和严重疾病，以告知有限医疗资源的分配。我们回应针对儿科人群的其中一种。为了应对这一挑战，我们使用电子健康记录研究了针对儿科人群的两项预测任务：1）预测哪些儿童更有可能住院，而2）在住院儿童中，哪些孩子更有可能出现严重的症状。我们通过新颖的机器学习模型MEDML应对国家儿科Covid-19数据挑战。 MEDML根据超过600万个医学概念的医学知识和倾向得分提取了最预测的特征，并通过图神经网络（GNN）结合了异质医学特征之间的功能间关系。我们使用来自国家队列协作（N3C）数据集的数据评估了143,605名患者的MEDML，并在143,605名患者的住院预测任务中评估了严重性预测任务的11,465名患者。我们还报告了详细的小组级和个人级特征的重要性分析，以评估模型的解释性。与最佳的基线机器学习模型相比，MEDML的AUROC得分高达7％，AUPRC得分高达14％，并且自大流行以来的所有九个国家地理区域以及所有三个月的跨度都表现良好。我们的跨学科研究团队开发了一种将临床领域知识纳入新型机器学习模型的框架的方法，该框架比当前最新的数据驱动的功能选择方法更具预测性和可解释。

COVID-19大流行对全球医疗保健系统造成了沉重的负担，并造成了巨大的社会破坏和经济损失。已经提出了许多深度学习模型来执行临床预测任务，例如使用电子健康记录（EHR）数据在重症监护病房中为Covid-19患者的死亡率预测。尽管在某些临床应用中取得了最初的成功，但目前缺乏基准测试结果来获得公平的比较，因此我们可以选择最佳模型以供临床使用。此外，传统预测任务的制定与重症监护现实世界的临床实践之间存在差异。为了填补这些空白，我们提出了两项​​临床预测任务，特定于结局的预测和重症监护病房中的COVID-19患者的早期死亡率预测。这两个任务是根据幼稚的停车时间和死亡率预测任务的改编，以适应COVID-19患者的临床实践。我们提出了公平，详细的开源数据预处管道，并评估了两项任务的17个最先进的预测模型，包括5个机器学习模型，6种基本的深度学习模型和6种专门为EHR设计的深度学习预测模型数据。我们使用来自两个现实世界Covid-19 EHR数据集的数据提供基准测试结果。这两个数据集都可以公开可用，而无需任何查询，并且可以根据要求访问一个数据集。我们为两项任务提供公平，可重复的基准测试结果。我们在在线平台上部署所有实验结果和模型。我们还允许临床医生和研究人员将其数据上传到平台上，并使用训练有素的模型快速获得预测结果。我们希望我们的努力能够进一步促进Covid-19预测建模的深度学习和机器学习研究。

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。

最近应用于从密集护理单位收集的时间序列的机器学习方法的成功暴露了缺乏标准化的机器学习基准，用于开发和比较这些方法。虽然原始数据集（例如MIMIC-IV或EICU）可以在物理体上自由访问，但是选择任务和预处理的选择通常是针对每个出版物的ad-hoc，限制出版物的可比性。在这项工作中，我们的目标是通过提供覆盖大型ICU相关任务的基准来改善这种情况。使用HirID数据集，我们定义与临床医生合作开发的多个临床相关任务。此外，我们提供可重复的端到端管道，以构建数据和标签。最后，我们提供了对当前最先进的序列建模方法的深入分析，突出了这种类型数据的深度学习方法的一些限制。通过这款基准，我们希望为研究界提供合理比较的可能性。

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。

电子健康记录（EHR）已经大量用于现代医疗保健系统，用于将患者的入场信息记录到医院。许多数据驱动方法采用EHR中的时间特征，用于预测患者的特定疾病，阅告期或诊断。然而，由于某些时间事件的监督培训中固有的标签，大多数现有的预测模型不能充分利用EHR数据。此外，对于现有的作品很难同时提供通用和个性化的解释性。为解决这些挑战，我们首先提出了一种具有信息流到分层结构的信息流的双曲线嵌入方法。我们将这些预先训练的表征纳入了图形神经网络以检测疾病并发症，并设计一种计算特定疾病和入学贡献的多级注意方法，从而提高个性化的可解释性。我们在自我监督的学习框架中提出了一个新的层次结构增强的历史预测代理任务，以充分利用EHR数据和利用医疗领域知识。我们开展一套全面的实验和案例研究，广泛使用的公开可用的EHR数据集以验证我们模型的有效性。结果表明我们的模型在预测任务和可解释能力方面的优势。

医学中的机器学习利用了财富的医疗保健数据来提取知识，促进临床决策，最终改善护理。然而，在缺乏人口统计分集的数据集上培训的ML模型可以在适用于不足的人群时产生次优绩效（例如少数民族，社会经济地位较低），因此延续了健康差异。在这项研究中，我们评估了四种型分类，以预测高氯血症 - 一种经常由ICU人口中的侵袭性流体给药的条件 - 并将其在种族，性别和保险亚组中进行比较。我们观察到，除了基于实验室的患者的模型性能之外，还要添加社会决定因素特征。 40个模型 - 亚组中的40分，亚组测试产生了显着不同的AUC分数，提示在将ML模型应用于社会决定簇子组时的差异。我们敦促未来的研究人员设计主动调整潜在偏见的模型，并包括他们研究中的子组报告。

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。

尽管有无数的同伴审查的论文，证明了新颖的人工智能（AI）基于大流行期间的Covid-19挑战的解决方案，但很少有临床影响。人工智能在Covid-19大流行期间的影响因缺乏模型透明度而受到极大的限制。这种系统审查考察了在大流行期间使用可解释的人工智能（Xai）以及如何使用它可以克服现实世界成功的障碍。我们发现，Xai的成功使用可以提高模型性能，灌输信任在最终用户，并提供影响用户决策所需的值。我们将读者介绍给常见的XAI技术，其实用程序以及其应用程序的具体例子。 XAI结果的评估还讨论了最大化AI的临床决策支持系统的价值的重要步骤。我们说明了Xai的古典，现代和潜在的未来趋势，以阐明新颖的XAI技术的演变。最后，我们在最近出版物支持的实验设计过程中提供了建议的清单。潜在解决方案的具体示例也解决了AI解决方案期间的共同挑战。我们希望本次审查可以作为提高未来基于AI的解决方案的临床影响的指导。

目的：我们研究使用机器学习（ML）模型的可解释的累入预测，并在预测能力，稀疏性和公平性方面分析性能。与以前的作品不同，本研究列举了输出概率而不是二进制预测的可解释模型，并使用定量公平定义来评估模型。本研究还研究了模型是否可以横跨地理位置概括。方法：我们在佛罗里达州和肯塔基州的两个不同的刑事核查数据集上生成了黑盒和可解释的ML模型。我们将这些模型的预测性能和公平与目前用于司法系统中使用的两种方法进行了比较，以预测审前常规率：Arnold PSA和Compas。我们评估了所有模型的预测性能，可以在两次跨越两次预测六种不同类型犯罪的模型。结果：几种可解释的ML模型可以预测常规和黑盒ML模型，比Compas或Arnold PSA更准确。这些模型在实践中可能有用。类似于Arnold PSA，这些可解释模型中的一些可以作为一个简单的表格写入。其他可以使用一组可视化显示。我们的地理分析表明ML模型应分开培训，以便单独的位置并随时间更新。我们还为可​​解释模型提供了公平分析。结论：可解释的机器学习模型可以在预测准确性和公平性方面表现，也可以表现，也可以表现，也可以执行不可解释的方法和目前使用的风险评估尺度。机器学习模型对于单独培训，可以更准确地进行不同的位置，并保持最新。

心脏病已成为对人类生活产生重大影响的最严重疾病之一。在过去的十年中，它已成为全球人民死亡的主要原因之一。为了防止患者进一步损害，准确地诊断为心脏病是一个重要因素。最近，我们看到了非侵入性医学程序的用法，例如医学领域的基于人工智能的技术。专门的机器学习采用了多种算法和技术，这些算法和技术被广泛使用，并且在较少的时间以诊断心脏病的准确诊断非常有用。但是，对心脏病的预测并不是一件容易的事。医疗数据集的规模不断增加，使从业者了解复杂的特征关系并做出疾病预测是一项复杂的任务。因此，这项研究的目的是从高度维数据集中确定最重要的风险因素，这有助于对心脏病的准确分类，并减少并发症。为了进行更广泛的分析，我们使用了具有各种医学特征的两个心脏病数据集。基准模型的分类结果证明，相关特征对分类精度产生了很大的影响。即使功能减少，与在全功能集中训练的模型相比，分类模型的性能随着训练时间的减少而显着提高。

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。

对世界各地的急诊部门（ED）服务的需求不断增长，特别是在Covid-19大流行下。风险三环在优先考虑最需要它们的患者的有限医疗资源方面发挥着至关重要的作用。最近，普遍使用电子健康记录（EHR）已经产生了大量的存储数据，伴随着开发可改善紧急护理的预测模型的巨大机会。然而，没有基于大型公共EHR的广泛接受的ED基准，这是新的研究人员可以轻松访问的基准。填补这种差距的成功可以使研究人员更快，方便地开始研究，而无需详细数据预处理，并促进不同研究和方法之间的比较。在本文中，基于医疗信息MART为重症监护IV急诊部门（MIMIC-IV-ED）数据库，我们提出了一款公共ED基准套件，并获得了从2011年到2019年的50万ED访问的基准数据集。三个ed已经介绍了基于预测任务（住院，关键结果和72小时ED Revisit），其中实施了各种流行的方法，从机器学习方法到临床评分系统进行了实施。他们的性能结果评估并进行了比较。我们的代码是开源，因此任何具有访问模仿-IV-ED的人都可以遵循相同的数据处理步骤，构建基准，并重现实验。本研究提供了洞察力，建议，以及未来研究人员的协议，以处理原始数据并快速建立紧急护理模型。

抗微生物抗性（AMR）是患者的风险和医疗保健系统的负担。但是，AMR测定通常需要几天。本研究为基于易于使用的临床和微生物预测因子，包括患者人口统计，医院住宿数据，诊断，临床特征以及微生物/抗微生物特征，以及仅使用微生物/抗微生物特征将这些模型与微生物/抗微生物特性进行基于幼稚抗体模型的模型的预测模型。在培养之前准确地预测阻力的能力可以向临床决策提供通知临床决策并缩短行动时间。这里采用的机器学习算法显示出改进的分类性能（接收器操作特性曲线0.88-0.89的区域）与使用飞利浦EICU研究所的6个生物和10个抗生素的接收器操作特征曲线0.86下的接收器下的面积为0.88-0.89）（ERI ）数据库。该方法可以帮助指导抗菌治疗，目的是改善患者结果并减少不必要或无效抗生素的使用。

Importance: The prevalence of severe mental illnesses (SMIs) in the United States is approximately 3% of the whole population. The ability to conduct risk screening of SMIs at large scale could inform early prevention and treatment. Objective: A scalable machine learning based tool was developed to conduct population-level risk screening for SMIs, including schizophrenia, schizoaffective disorders, psychosis, and bipolar disorders,using 1) healthcare insurance claims and 2) electronic health records (EHRs). Design, setting and participants: Data from beneficiaries from a nationwide commercial healthcare insurer with 77.4 million members and data from patients from EHRs from eight academic hospitals based in the U.S. were used. First, the predictive models were constructed and tested using data in case-control cohorts from insurance claims or EHR data. Second, performance of the predictive models across data sources were analyzed. Third, as an illustrative application, the models were further trained to predict risks of SMIs among 18-year old young adults and individuals with substance associated conditions. Main outcomes and measures: Machine learning-based predictive models for SMIs in the general population were built based on insurance claims and EHR.

疾病的早​​期诊断可能会改善健康结果，例如较高的存活率和较低的治疗成本。随着电子健康记录中的大量信息（EHR），使用机器学习（ML）方法有很大的潜力来对疾病进展进行建模，以旨在早期预测疾病发作和其他结果。在这项工作中，我们采用了神经odes的最新创新来利用EHR的全部时间信息。我们提出了冰节（将临床嵌入与神经普通微分方程的整合），该体系结构在时间上整合临床代码和神经ODE的嵌入，以学习和预测EHR中的患者轨迹。我们将我们的方法应用于公共可用的模拟III和模拟IV数据集，与最新方法相比，报告了预测结果的改进，特别是针对EHR中经常观察到的临床代码。我们还表明，冰节在预测某些医疗状况（例如急性肾衰竭和肺心脏病）方面更有能力，并且还能够随着时间的推移产生患者的风险轨迹，以进行进一步的预测。

Tuberculosis (TB), an infectious bacterial disease, is a significant cause of death, especially in low-income countries, with an estimated ten million new cases reported globally in $2020$. While TB is treatable, non-adherence to the medication regimen is a significant cause of morbidity and mortality. Thus, proactively identifying patients at risk of dropping off their medication regimen enables corrective measures to mitigate adverse outcomes. Using a proxy measure of extreme non-adherence and a dataset of nearly $700,000$ patients from four states in India, we formulate and solve the machine learning (ML) problem of early prediction of non-adherence based on a custom rank-based metric. We train ML models and evaluate against baselines, achieving a $\sim 100\%$ lift over rule-based baselines and $\sim 214\%$ over a random classifier, taking into account country-wide large-scale future deployment. We deal with various issues in the process, including data quality, high-cardinality categorical data, low target prevalence, distribution shift, variation across cohorts, algorithmic fairness, and the need for robustness and explainability. Our findings indicate that risk stratification of non-adherent patients is a viable, deployable-at-scale ML solution.

口服食物挑战（OFC）对于准确诊断患者的食物过敏至关重要。但是，患者不愿接受OFC，对于那些这样做的患者，在农村/社区医疗保健环境中，对过敏症患者的使用率有限。通过机器学习方法对OFC结果的预测可以促进在家中食品过敏原的删除，在OFC中改善患者和医师的舒适度，并通过最大程度地减少执行的OFC的数量来节省医疗资源。临床数据是从共同接受1,284个OFC的1,12例患者那里收集的，包括临床因素，包括血清特异性IgE，总IgE，皮肤刺测试（SPTS），症状，性别和年龄。使用这些临床特征，构建了机器学习模型，以预测花生，鸡蛋和牛奶挑战的结果。每种过敏原的最佳性能模型是使用凹入和凸内核（LUCCK）方法创建的，该方法在曲线（AUC）（AUC）下分别用于花生，鸡蛋和牛奶OFC预测为0.76、0.68和0.70， 。通过Shapley添加说明（SHAP）的模型解释表明，特定的IgE以及SPTS的Wheal和Flare值高度预测了OFC结果。该分析的结果表明，机器学习有可能预测OFC结果，并揭示了相关的临床因素进行进一步研究。

预训练在机器学习的不同领域表现出成功，例如计算机视觉，自然语言处理（NLP）和医学成像。但是，尚未完全探索用于临床数据分析。记录了大量的临床记录，但是对于在小型医院收集的数据或处理罕见疾病的数据仍可能稀缺数据和标签。在这种情况下，对较大的未标记临床数据进行预训练可以提高性能。在本文中，我们提出了专为异质的多模式临床数据设计的新型无监督的预训练技术，用于通过蒙版语言建模（MLM）启发的患者预测，通过利用对人群图的深度学习来启发。为此，我们进一步提出了一个基于图形转换器的网络，该网络旨在处理异质临床数据。通过将基于掩盖的预训练与基于变压器的网络相结合，我们将基于掩盖的其他域中训练的成功转化为异质临床数据。我们使用三个医学数据集Tadpole，Mimic-III和一个败血症预测数据集，在自我监督和转移学习设置中展示了我们的预训练方法的好处。我们发现，我们提出的培训方法有助于对患者和人群水平的数据进行建模，并提高所有数据集中不同微调任务的性能。

COVID-19的大流行提出了对多个领域决策者的流行预测的重要性，从公共卫生到整个经济。虽然预测流行进展经常被概念化为类似于天气预测，但是它具有一些关键的差异，并且仍然是一项非平凡的任务。疾病的传播受到人类行为，病原体动态，天气和环境条件的多种混杂因素的影响。由于政府公共卫生和资助机构的倡议，捕获以前无法观察到的方面的丰富数据来源的可用性增加了研究的兴趣。这尤其是在“以数据为中心”的解决方案上进行的一系列工作，这些解决方案通过利用非传统数据源以及AI和机器学习的最新创新来增强我们的预测能力的潜力。这项调查研究了各种数据驱动的方法论和实践进步，并介绍了一个概念框架来导航它们。首先，我们列举了与流行病预测相关的大量流行病学数据集和新的数据流，捕获了各种因素，例如有症状的在线调查，零售和商业，流动性，基因组学数据等。接下来，我们将讨论关注最近基于数据驱动的统计和深度学习方法的方法和建模范式，以及将机械模型知识域知识与统计方法的有效性和灵活性相结合的新型混合模型类别。我们还讨论了这些预测系统的现实部署中出现的经验和挑战，包括预测信息。最后，我们重点介绍了整个预测管道中发现的一些挑战和开放问题。