Mar, 2024

利用预训练和基于 Transformer 的 EHR 嵌入来表征阿尔茨海默氏病及相关痴呆症之间的异质性

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TL;DR阿尔茨海默病是一种进展性的神经退行性疾病，全球有 5000 万人患病。尽管这是一种重大的健康负担，可用于治疗该疾病的方法有限，并且其根本原因仍然不明。我们使用无监督学习技术对来自一组记忆障碍患者的电子健康记录进行特征化分析，以揭示该疾病人群的异质性。通过对医疗代码的预训练嵌入以及基于 Transformer 的临床 BERT 嵌入对患者电子健康记录进行编码，我们确认了亚群体的存在，并讨论了它们的临床意义。
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发现论文，激发创造
  • AD-BERT：使用预训练上下文嵌入技术预测轻度认知障碍进展为阿尔茨海默氏病

    该研究使用医疗电子记录中未结构化的临床笔记数据，采用基于 BERT 预训练模型的深度学习框架，预测从轻度认知障碍到阿尔茨海默症的疾病进展风险。

    Nov, 2022

  • 电子健康记录的深度表征学习以解锁大规模患者分层

    利用基于深度学习的无监督框架从电子健康记录中提取患者表现，为下一代个体化医学提供指导。通过将病人轨迹转换为低维潜在向量来对 1,608,741 例患者的电子病历进行了综合分析，发现 ConvAE 可以生成导致临床有意义的见解的患者表示形式。

    Mar, 2020

  • 在电子健康记录中使用前置医疗条件对阿尔茨海默病进行时间亚型划分

    通过使用光谱聚类对 OneFlorida 数据信托中的长期电子病历数据进行分析，研究人员将 29,922 名阿尔茨海默病患者分为四个亚型，这些亚型在 AD 诊断前存在不同的病症进展模式，并且还与人口统计学、死亡率和处方药物使用等方面有显著差异，这种研究可能有助于早期检测和个性化治疗 AD，以及数据驱动的 AD 临床试验的普适性评估。

    Feb, 2022

  • 利用美国军方退伍老兵的纵向电子健康档案中的症状发生情况，提前预测阿尔茨海默病

    使用机器学习方法分析患者的纵向电子健康记录，确定可以更早预测阿尔茨海默病发病的迹象和症状。

    Jul, 2023

  • Med-BERT: 基于大规模结构化电子病历的预训练上下文化嵌入，用于疾病预测

    Med-BERT 是一种基于 BERT 框架训练的语境嵌入模型，适用于在数据集较小的情况下预测疾病。通过电子病历研究心力衰竭和胰腺癌的预测，表明 Med-BERT 具有较高的准确性和泛化性能，可以大幅提升深度学习模型的性能和推广医疗人工智能的发展。

    May, 2020

  • 基于时间感知的异构图变换器与自适应注意力合并的健康事件预测

    通过利用电子健康记录 (EHR) 数据在医学领域的广泛应用，使用深度学习方法在疾病风险预测方面取得了早期成功。然而，现有研究对 EHR 数据的潜力未能充分利用，存在着许多关键问题，如融入疾病领域知识、异构学习疾病表示以及捕捉疾病进展的时间动态等。为了克服这些限制，本研究引入了一种新型的异构图学习模型，旨在融合疾病领域知识，阐明药物和疾病之间错综复杂的关系。该模型创新性地将时间数据融入到访问级嵌入中，并利用一个考虑时间的 Transformer 和自适应注意机制来生成患者表示。经过两个医疗数据集的评估，我们的方法在预测准确性和可解释性方面表现出显著提升，为个性化和主动式的医疗管理迈出了实质性的进展。

    Apr, 2024

  • 为痴呆症检测增加有针对性的特征的神经模型

    本研究采用基于 CNN-LSTM 体系结构的神经模型，使用定向和隐式学习的方法从对话转录中学习，从而检测阿尔茨海默病及相关痴呆疾病的存在，实现了对 DementiaBank 数据集的新的最先进性能，将参与者分类为 AD 和对照组的 F1 分数达到 0.929。

    Jun, 2019

  • 通过解释神经模型来检测阿尔茨海默病的语言特征

    本文使用 NLP 技术对 DementiaBank 数据集中 Alzheimer's 病人的语言特征进行分类和分析，利用 CNN、LSTM-RNN 和两者的组合进行分类，识别语言样本，获得了 AD 识别任务的新的独立基准精度。最后通过激活聚类和导数显著性技术分析神经网络的学习特征，自动发现激活簇内不同语法模式，进一步阐述了 AD 患者的语言特征，揭示了神经网络模型的局限性。

    Apr, 2018

  • 基于语义分解技术的大型语言模型在电子健康记录数据上的学习改进

    本文介绍了 H-BERT，该模型采用完整的图树扩展表示 EHR 中的医疗编码，提高了病患归属感的预测，并创建了相关但临床不同表型的患者的不同表示。

    Nov, 2022

  • 利用大型语言模型基于电子健康记录预测阿尔茨海默病的增强风险

    通过利用语言模型为风险预测增添强大的能力，结合传统监督学习方法和大语言模型的决策机制，本研究提出的创新流程通过实际的电子健康记录数据仓库的评估表明有效地提高了预测性能，为改善 ADRD 筛查和早期检测实践带来了希望，并对患者管理策略产生潜在影响，进而改善医疗保健。

    May, 2024