대형 병원 간 공유 기반 모델의 적응성에 대한 다기관 연구

Khái niệm cốt lõi

공유 기반 모델을 활용하면 병원 간 예측 성능을 향상시키면서도 비용을 절감할 수 있다.

Tóm tắt

이 연구는 전자 건강 기록(EHR) 데이터를 위한 공유 기반 모델의 적응성을 다기관에서 평가했다. 주요 내용은 다음과 같다:

1. 스탠포드 의과대학에서 개발한 외부 기반 모델(FMSM)을 SickKids와 MIMIC-IV 데이터셋에 적용했다.

2. FMSM을 현지 데이터로 지속적으로 사전 학습(continued pretraining)하면 기존 기준 모델(GBM)보다 예측 성능이 향상되었다. 특히 적은 수의 레이블 데이터로도 GBM과 동등한 성능을 달성할 수 있었다.

3. 지속적 사전 학습은 처음부터 현지 기반 모델을 학습하는 것보다 60-90% 더 적은 환자 데이터로도 동등한 성능을 달성할 수 있었다.

4. 외부 기반 모델(FMSM)이 현지 기반 모델(FMSK, FMMIMIC)보다 다른 병원 데이터에 더 잘 적응하는 것으로 나타났다.

이 결과는 공유 EHR 기반 모델을 활용하면 병원 간 예측 성능을 향상시키면서도 비용을 절감할 수 있음을 보여준다. 또한 기존 모델의 지속적 사전 학습이 처음부터 모델을 학습하는 것보다 더 효율적임을 확인했다.

Thống kê

스탠포드 의과대학 데이터셋에는 257만 명의 환자 기록이 포함되어 있다.
SickKids 데이터셋에는 180만 명의 환자 기록이, MIMIC-IV 데이터셋에는 34만 명의 환자 기록이 포함되어 있다.
8개의 임상 예측 과제에 대해 평가했으며, 이 중 6개 과제에서 MIMIC 데이터셋의 결과 발생률이 SickKids 데이터셋보다 1.3배에서 6배 더 높았다.

Trích dẫn

"공유 EHR 기반 모델을 활용하면 병원 간 예측 성능을 향상시키면서도 비용을 절감할 수 있다."
"지속적 사전 학습은 처음부터 현지 기반 모델을 학습하는 것보다 60-90% 더 적은 환자 데이터로도 동등한 성능을 달성할 수 있었다."

Thông tin chi tiết chính được chắt lọc từ

A Multi-Center Study on the Adaptability of a Shared Foundation Model for Electronic Health Records

by Lin Lawrence... lúc arxiv.org 04-24-2024

https://arxiv.org/pdf/2311.11483.pdf

Yêu cầu sâu hơn

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