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Structured deep embedding model to generate composite clinical indices from electronic health records for early detection of pancreatic cancer

胰腺癌 嵌入 健康档案 复合数 电子健康档案 人工智能 癌症 计算机科学 医学 内科学 算法 政治学 医疗保健 法学
作者
Jiheum Park,Michael G. Artin,Eunah Lee,Benjamin May,Michael Park,Chin Hur,Nicholas P. Tatonetti
出处
期刊:Patterns [Elsevier BV]
卷期号:4 (1): 100636-100636 被引量:3
标识
DOI:10.1016/j.patter.2022.100636
摘要

The high-dimensionality, complexity, and irregularity of electronic health records (EHR) data create significant challenges for both simplified and comprehensive health assessments, prohibiting an efficient extraction of actionable insights by clinicians. If we can provide human decision-makers with a simplified set of interpretable composite indices (i.e., combining information about groups of related measures into single representative values), it will facilitate effective clinical decision-making. In this study, we built a structured deep embedding model aimed at reducing the dimensionality of the input variables by grouping related measurements as determined by domain experts (e.g., clinicians). Our results suggest that composite indices representing liver function may consistently be the most important factor in the early detection of pancreatic cancer (PC). We propose our model as a basis for leveraging deep learning toward developing composite indices from EHR for predicting health outcomes, including but not limited to various cancers, with clinically meaningful interpretations.

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