大多数怀孕和出生会导致良好的结果，但是并不常见，当发生时，它们可能会与母亲和婴儿的严重影响相关。预测建模有可能通过更好地理解风险因素，增强监视以及更及时，更适当的干预措施来改善结果，从而帮助产科医生提供更好的护理。对于三种类型的并发症，我们使用可解释的提升机（EBM）（玻璃箱模型）来识别和研究最重要的风险因素，以获得清晰度：（i）严重的孕妇发病率（SMM），（ii）（iii）早产启示性。在使用EBM的解释性来揭示出对风险促成的特征的惊人见解时，我们的实验表明EBM与其他黑盒ML方法（例如深神经网和随机森林）的准确性相匹配。

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。

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。

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。

深度学习已被证明可以准确评估“隐藏”表型，并从传统临床医生对医学成像的解释之外的医学成像中预测生物标志物。鉴于人工智能（AI）模型的黑匣子性质，应在将模型应用于医疗保健时谨慎，因为预测任务可能会因疾病和患者人群的人口统计学差异而短路。使用来自两个医疗保健系统的大超声心动图数据集，我们测试使用深度学习算法从心脏超声图像中预测年龄，种族和性别，并评估各种混杂变量的影响。我们培训了基于视频的卷积神经网络，以预测年龄，性别和种族。我们发现，深度学习模型能够确定年龄和性别，同时无法可靠地预测种族。不考虑类别之间的混淆差异，AI模型预测性别为0.85（95％CI 0.84-0.86），年龄为9.12年的平均绝对误差为9.12年（95％CI 9.00-9.25），从AUC进行竞赛， 0.63-0.71。在预测种族时，我们表明，在培训数据中调整混杂变量（性别）的比例会显着影响AUC（从0.57到0.84），而在训练性别预测模型中，调整混杂因素（Race）并未实质性更改AUC（0.81-0.83）。这表明该模型在预测种族方面的表现很大一部分可能来自AI检测到的混杂功能。进一步的工作仍然是确定与人口统计信息相关的特定成像功能，并更好地了解医学AI中人口统计学识别的风险，因为它与潜在的偏见和差异有关。

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。

临床笔记是健康记录的重要组成部分。本文评估了如何使用自然语言处理（NLP）来确定肿瘤患者急性护理使用（ACU）的风险，一旦化疗开始。使用结构化健康数据（SHD）的风险预测现在是标准的，但是使用自由文本格式的预测很复杂。本文探讨了自由文本注释用于预测ACU而不是SHD的使用。将深度学习模型与手动设计的语言功能进行了比较。结果表明，SHD模型最少胜过NLP模型。具有SHD的L1型逻辑回归的C统计量为0.748（95％-CI：0.735，0.762），而具有语言功能的相同模型达到0.730（95％-CI：0.717，0.745）和基于变形金属的模型模型达到了0.702（95％-CI：0.688，0.717）。本文展示了如何在临床应用中使用语言模型，并强调了不同患者群体的风险偏见如何不同，即使仅使用自由文本数据。

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。

Real-time individual endpoint prediction has always been a challenging task but of great clinic utility for both patients and healthcare providers. With 6,879 chronic kidney disease stage 4 (CKD4) patients as a use case, we explored the feasibility and performance of gated recurrent units with decay that models Weibull probability density function (GRU-D-Weibull) as a semi-parametric longitudinal model for real-time individual endpoint prediction. GRU-D-Weibull has a maximum C-index of 0.77 at 4.3 years of follow-up, compared to 0.68 achieved by competing models. The L1-loss of GRU-D-Weibull is ~66% of XGB(AFT), ~60% of MTLR, and ~30% of AFT model at CKD4 index date. The average absolute L1-loss of GRU-D-Weibull is around one year, with a minimum of 40% Parkes serious error after index date. GRU-D-Weibull is not calibrated and significantly underestimates true survival probability. Feature importance tests indicate blood pressure becomes increasingly important during follow-up, while eGFR and blood albumin are less important. Most continuous features have non-linear/parabola impact on predicted survival time, and the results are generally consistent with existing knowledge. GRU-D-Weibull as a semi-parametric temporal model shows advantages in built-in parameterization of missing, native support for asynchronously arrived measurement, capability of output both probability and point estimates at arbitrary time point for arbitrary prediction horizon, improved discrimination and point estimate accuracy after incorporating newly arrived data. Further research on its performance with more comprehensive input features, in-process or post-process calibration are warranted to benefit CKD4 or alike terminally-ill patients.

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。

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。

快速准确地检测该疾病可以大大帮助减少任何国家医疗机构对任何大流行期间死亡率降低死亡率的压力。这项工作的目的是使用新型的机器学习框架创建多模式系统，该框架同时使用胸部X射线（CXR）图像和临床数据来预测COVID-19患者的严重程度。此外，该研究还提出了一种基于nom图的评分技术，用于预测高危患者死亡的可能性。这项研究使用了25种生物标志物和CXR图像，以预测意大利第一波Covid-19（3月至6月2020年3月至6月）在930名Covid-19患者中的风险。提出的多模式堆叠技术分别产生了89.03％，90.44％和89.03％的精度，灵敏度和F1分数，以识别低风险或高危患者。与CXR图像或临床数据相比，这种多模式方法可提高准确性6％。最后，使用多元逻辑回归的列线图评分系统 - 用于对第一阶段确定的高风险患者的死亡风险进行分层。使用随机森林特征选择模型将乳酸脱氢酶（LDH），O2百分比，白细胞（WBC）计数，年龄和C反应蛋白（CRP）鉴定为有用的预测指标。开发了五个预测因素参数和基于CXR图像的列函数评分，以量化死亡的概率并将其分为两个风险组：分别存活（<50％）和死亡（> = 50％）。多模式技术能够预测F1评分为92.88％的高危患者的死亡概率。开发和验证队列曲线下的面积分别为0.981和0.939。

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。

风险评分广泛用于临床决策，通常由逻辑回归模型产生。基于机器学习的方法可以很好地识别重要的预测因子，但这种“黑匣子”变量选择限制解释性，并且从单个模型评估的可变重要性可以偏置。我们提出了一种强大而可解释的可解释的可解释选择方法，使用最近开发的福利可变重要性云（福利维奇）占模型的可变性。我们的方法评估和可视化了深入推理和透明变量选择的总变量贡献，并过滤出非重要贡献者来简化模型构建步骤。我们从可变贡献中获得了一个集合变量排名，这很容易与自动化和模块化的风险分数发生器，自动摩托，以方便的实现。在对早期死亡或意外再入住的研究中，福糖选定了6个候选变量中的6个，以创建一个良好的性能，从机器学习的排名到一个16变量模型具有类似的性能。

2019年12月底，首先在武汉中国首次确定了新型冠状病毒（SARS-COV-2）和所得疾病Covid-19。该疾病通过遏制措施滑落，其中一个已知的案例在美国在2020年1月20日被确定。在本文中，我们利用来自大学间财团的调查数据进行政治和社会研究，并应用几种统计和机器学习模型和技术，如决策树，多项式物流回归，天真贝叶斯，k-intele邻居，支持向量机，神经网络，随机森林，梯度树提升，Xgboost，Catboost，LightGBM，合成少数群体过采样和Chi-Squared测试分析Covid-19大流行对美国前线工人心理健康的影响。通过对适用于心理健康调查数据的许多模型的解释，我们已经得出结论，预测前线工人心理健康衰退的最重要因素是个人所在的医疗保健角色（护士，急诊室工作人员，外科医生， ），其次是个人在上周睡眠量，Covid-19相关新闻的数量在一天，工人的年龄和酒精和大麻的使用量平均消耗。

我们研究了从术前数据（视网膜图像和临床特征）后黄斑手术后预测视觉改善的机器学习模型的潜力。收集我们自己的任务数据，我们最终只有121个样本，将我们的工作放在非常有限的数据制度中。我们探索了各种深度学习方法，用于培训深层电脑视觉模型的有限数据，发现所有测试的深远型号都是通过临床特征上简单的回归模型表现出的。我们认为这是在非常有限的数据上使用深度学习的极端难度的令人信服的证据。

Question: Can an encoder-decoder architecture pretrained on a large dataset of longitudinal electronic health records improves patient outcome predictions? Findings: In this prognostic study of 6.8 million patients, our denoising sequence-to-sequence prediction model of multiple outcomes outperformed state-of-the-art models scuh pretrained BERT on a broad range of patient outcomes, including intentional self-harm and pancreatic cancer. Meaning: Deep bidirectional and autoregressive representation improves patient outcome prediction.

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。

逻辑回归是基于某些预测变量评估结果的概率的重要统计工具。标准方法只能处理精确的数据，但是许多数据集具有不确定性，传统方法要么将其降低到一个点或完全被忽视。在本文中，我们表明，可以使用不准确的逻辑回归模型使用可能从间隔内的值获得的可能模型来考虑这些不确定性。这具有清晰表达传统方法消除的认知不确定性的优势。

Although prediction models for delirium, a commonly occurring condition during general hospitalization or post-surgery, have not gained huge popularity, their algorithmic bias evaluation is crucial due to the existing association between social determinants of health and delirium risk. In this context, using MIMIC-III and another academic hospital dataset, we present some initial experimental evidence showing how sociodemographic features such as sex and race can impact the model performance across subgroups. With this work, our intent is to initiate a discussion about the intersectionality effects of old age, race and socioeconomic factors on the early-stage detection and prevention of delirium using ML.