Early Prediction of Diabetes Complications from Electronic Health Records: A Multi-Task Survival Analysis Approach
Early Prediction of Diabetes Complications from Electronic Health Records: A Multi-Task Survival Analysis Approach
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从电子健康记录早期预测糖尿病并发症：多任务生存分析方法
DOI：
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发表时间：
2018
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
Kenney Ng
中科院分区：
文献类型：
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作者：
Bin Liu;Y. Li;Zhaonan Sun;S. Ghosh;Kenney Ng
2型糖尿病（T2DM）是一种慢性疾病，通常导致多种并发症。在诊断为T2DM后，早期识别有并发症风险的个体具有重要的临床价值。在本文中，我们提出了一种新的数据驱动的预测方法来预测患者在最初的T2DM诊断后何时会出现并发症。我们提出了一种新的生存分析方法来模拟T2DM并发症的事件发生时间，旨在同时实现两个重要指标：1)准确预测事件发生时间，2)对两名患者的相对风险进行良好排序。此外，为了更好地捕捉多种并发症的时间到事件的相关性，我们进一步开发了多任务版本的生存模型。为了评估这些方法的性能，我们对从大型电子健康记录索赔数据库中提取的患者水平数据进行了广泛的实验。结果表明，我们提出的新生存分析方法始终优于传统的生存模型，并证明了多任务框架在独立建模每个并发症方面的有效性。
Type 2 diabetes mellitus (T2DM) is a chronic disease that usually results in multiple complications. Early identification of individuals at risk for complications after being diagnosed with T2DM is of significant clinical value. In this paper, we present a new data-driven predictive approach to predict when a patient will develop complications after the initial T2DM diagnosis. We propose a novel survival analysis method to model the time-to-event of T2DM complications designed to simultaneously achieve two important metrics: 1) accurate prediction of event times, and 2) good ranking of the relative risks of two patients. Moreover, to better capture the correlations of time-to-events of the multiple complications, we further develop a multi-task version of the survival model. To assess the performance of these approaches, we perform extensive experiments on patient level data extracted from a large electronic health record claims database. The results show that our new proposed survival analysis approach consistently outperforms traditional survival models and demonstrate the effectiveness of the multi-task framework over modeling each complication independently.
使用慢性病管理计划中的电子健康记录对患者进行分层。
影响因子：
7.7
作者：
Chen,Robert;Sun,Jimeng;Dittus,RobertS;Fabbri,Daniel;Kirby,Jacqueline;Laffer,CherylL;McNaughton,CandaceD;Malin,Bradley
通讯作者：
Malin,Bradley
DOI：
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发表时间：
2011-12
期刊：
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影响因子：
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作者：
Chun-Nam Yu;R. Greiner;Hsiu-Chin Lin;V. Baracos
通讯作者：
Chun-Nam Yu;R. Greiner;Hsiu-Chin Lin;V. Baracos