人工智能方法应用于电子健康记录的纵向数据预测癌症:范围审查
2025-01-28 08:32:33
本文介绍了如何将人工智能(AI)方法应用于电子健康记录(EHR)的纵向数据,以预测癌症的结果。该评论的目的是总结有关此情况下使用的AI方法的现有文献,重点介绍了功能工程和顺序输入策略。**关键发现:**1。**功能工程技术**:评论中包括的研究使用了各种功能工程技术,例如: - 主成分分析(PCA) - 拉索回归 - 随机森林特征选择2。**顺序输入方法**:评论突出了处理EHR中顺序数据的方法,这对于捕获时间模式和纵向趋势至关重要。其中包括: - 具有长短期内存单元(LSTM)的复发性神经网络(RNN) - 适用于序列数据的卷积神经网络(CNN) - 变压器3。**模型性能**:评论指出,应用于EHR的AI模型显示出有希望的性能指标,例如AUC-ROC得分和准确性率,以预测癌症的结果。4。**挑战**:本文还确定了与使用EHR的纵向数据进行预测建模相关的几个挑战: - 时间数据集偏移 - 数据质量问题(例如缺失值,不一致) - 模型可解释性和偏见**结论:**综述得出的结论是,AI方法具有通过利用EHR的纵向数据来增强癌症预测的潜力。但是,应对诸如数据模式的时间变化以及确保鲁棒特征工程等挑战对于提高模型性能和可靠性至关重要。**未来的方向:** - 需要进一步的研究来开发能够随着时间的推移处理患者数据的动态变化的自适应模型。 - 需要标准化的报告实践(例如三脚架+AI语句),以确保使用EHRS的AI研究中的透明度和可复制性。 - 持续探索将传统统计方法与先进的机器学习技术相结合的混合方法可以产生更准确和可解释的模型。这项范围审查为预测纵向EHR数据的癌症结果的当前最新方法提供了宝贵的见解,从而强调了这个迅速发展的领域的机遇和挑战。