研究人员开发AI系统,从临床记录中预测急性肾损伤风险

编译:chux

出品:ATYUN订阅号

急性肾损伤(AKI)是一种肾脏突然无法过滤血液中的废物的情况,可能会破坏危重病人的肾脏系统。如果超过第二阶段(AKI分为三个阶段),死亡率可接近89%。如果在腹部大手术后发生,死亡的风险会增加12倍。

幸运的是,在开发有助于早期检测的技术方面取得了进展。西北大学和德克萨斯大学健康科学中心的研究人员发表了一篇论文,“Early Prediction of Acute Kidney Injury in Critical Care Setting Using Clinical Notes”描述了一种AI系统,可以从电子健康记录(EHRs)中收集和提取风险因素,并预测重症监护后24小时内AKI的可能性。

研究人员写道:“我们开发了数据驱动的预测模型来估计新发生AKI的风险。从实际的角度来看,我们的预测模型可用于提醒ICU入院后不久发生AKI的高风险重症患者的临床医生。”

为了训练AI系统,该团队从医疗信息中心获取重症监护III(MIMIC-III)的记录,这是一个免费提供的重症监护数据库,其中包含在贝斯以色列女执事医疗中心住在ICU的40,000多名患者的匿名健康信息。他们开发了一个描述年龄,性别,种族和民族的脚本,以及ICU入院第一天的临床记录,入院后72小时血清肌酐水平(尿液中毒性的常用量度)。它排除了没有医生记录和肾功能不全症状的患者。

他们从14,1470名患者的16,560例ICU住院中收集了77,160份临床记录,分为两组:一组用于训练,另一组用于测试。然后他们着手建立一个机器学习模型。

数据需要进行一些预处理以获得结构化特征,其中一些涉及利用国家医学图书馆免费提供的MetaMap工具集来从自由文本临床记录中识别医学概念。提取的功能以概念唯一标识符(CUI)的形式出现,它与来自统一医学语言系统(UMLS)的单词和术语相关联,这是一个生物医学术语和分类的综合汇编。

然后团队使用五种算法对ICU停留进行分类,并从scikit-learn(一种用于Python编程语言的开源机器学习库)中估计AKI风险。在测试中,研究人员的监督学习分类器在接收器操作特征(AUC)下达到0.779的面积,这意味着它能够以超过50%的精度识别有AKI风险的患者,精确度优于之前的算法。

尽管如此,它并不完美。它有时错误地标记患者的AKI发作,其患者的图表包含高度关联词,例如“胸管”和“心境不稳定”。在另在另一个病例中,它未能预测到后来发展成AKI的患者的情况(在后一种情况下,他们注意到数据集中没有足够的患者具有类似的情况)。

研究人员将继续研究可替代的表现分析型系统,临床注释数据库以及使用其他患者数据集进行验证。

论文:arxiv.org/pdf/1811.02757.pdf

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原始发表时间:2018-11-12

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