กรณีการใช้งานใน AKI ที่เกี่ยวข้องกับ COVID-19

ภาพรวมแบบง่ายของการเรียนรู้ บาคาร่า แบบสหพันธรัฐ แผนผังนี้แสดงให้เห็นว่าการทำนายแบบจำลองสามารถรวมเข้าด้วยกันได้อย่างไรในสถาบันต่างๆ และน้ำหนักที่รวบรวมจากผู้รวบรวมส่วนกลางโดยใช้ค่าเฉลี่ยโดยไม่ต้องแชร์ข้อมูลใดๆ ที่แบ่งปันระหว่างสถาบัน ลูกศรสีฟ้าอ่อนแสดงถึงน้ำหนักของแบบจำลองร่วมที่แชร์กับแต่ละสถาบัน และลูกศรสีน้ำเงินแสดงถึงน้ำหนักที่ส่งคืนไปยังผู้รวบรวมส่วนกลางหลังจากผ่านการฝึกอบรมเกี่ยวกับข้อมูลของแต่ละสถาบัน ลูกศรสีชมพูที่มีวงกลมสีแดงแสดงถึงการไม่สามารถแบ่งปันข้อมูลระหว่างโรงพยาบาลได้

แบบจำลองที่เกี่ยวข้องกับการดูแลสุขภาพอาจเป็น MLP ที่ทำแผนที่ X-ray ทรวงอกกับการวินิจฉัยโรคปอดบวม ทุกครั้งที่ทำการเอ็กซ์เรย์ทรวงอกที่โรงพยาบาลและทำการวินิจฉัย แบบจำลองจะได้รับการอัปเดตผ่านขั้นตอนการเพิ่มประสิทธิภาพแบบวนซ้ำ เช่น การไล่ระดับสีแบบสุ่มที่ไซต์ของโรงพยาบาลที่กำหนด ตัวอย่างเช่น หลังจากกำหนดกรอบเวลาไม่กี่สัปดาห์ พารามิเตอร์โมเดลจะถูกส่งไปยังไซต์เซิร์ฟเวอร์ส่วนกลาง เซิร์ฟเวอร์กลางจะรวบรวมแบบจำลองที่ส่งมาจากไซต์ต่างๆ แล้วส่งแบบจำลองรวมนั้นไปยังแต่ละไซต์ ด้วยการแบ่งปันเฉพาะน้ำหนักของแบบจำลองมากกว่าข้อมูลจริง การเรียนรู้แบบรวมศูนย์จะช่วยหลีกเลี่ยงหลุมพรางของการแบ่งปันข้อมูลในขณะที่ยังคงความสามารถในการปรับขนาดของขนาดชุดข้อมูลในงานวินิจฉัยและการพยากรณ์ที่สำคัญ

โควิด-19 แสดงออกในรูปแบบฟีโนไทป์ที่หลากหลาย แต่ภาวะแทรกซ้อนที่พบบ่อยคืออาการบาดเจ็บที่ไตเฉียบพลัน ความชุกของ AKI ในบุคคล COVID-19 สูงถึง 46% และการเสียชีวิตที่เกี่ยวข้องกับ AKI ในบุคคลที่มี COVID-19 อยู่ในช่วง 30 ถึง 70% [ 9 ] การแบ่งชั้นความเสี่ยงของ AKI ล่วงหน้านั้นมีประโยชน์ในสภาพแวดล้อมที่จำกัดทรัพยากร และมีความสำคัญอย่างยิ่งในช่วงการระบาดใหญ่ของ COVID-19 ซึ่งระบบโรงพยาบาลของ NYC มักเกิดความตึงเครียด เราใช้ AKI ที่เกี่ยวข้องกับ COVID-19 เป็นเกณฑ์ในการประเมินว่าแนวทางการเรียนรู้แบบสหพันธรัฐเปรียบเทียบกับทั้งสถาบันแต่ละแห่งและแนวทางแบบรวมกลุ่มอย่างไร

ประชากรผู้ป่วยประกอบด้วยผู้ป่วย 4,029 รายที่ไม่มีประวัติการปลูกถ่าย การวินิจฉัยภาวะไตวาย หรือเข้ารับการรักษาภายในเวลาน้อยกว่า 48 ชั่วโมงทั่วสถานที่โรงพยาบาลที่แตกต่างกัน 5 แห่งในระบบโรงพยาบาล Mount Sinai ข้อมูลป้อนเข้าที่สำคัญ ได้แก่ ข้อมูลประชากร โรคร่วม ค่าห้องปฏิบัติการ และสัญญาณชีพ ข้อมูลผลลัพธ์ที่สำคัญคือการมีหรือไม่มีอาการบาดเจ็บไตเฉียบพลันภายใน 3 และ 7 วันหลังจากเข้ารับการรักษา มีความแปรปรวนอย่างมีนัยสำคัญทั้งในข้อมูลที่ป้อนเข้าและผลลัพธ์ โดยมีความชุกของ AKI ตั้งแต่ 30 ถึง 70%

แบบจำลองสหพันธรัฐสองแบบได้รับการฝึกอบรมรวมถึง MLP) และแบบจำลองการถดถอยแบบ Lasso มีการใช้กลยุทธ์การฝึกอบรมที่แตกต่างกันสามแบบ ได้แก่ แบบท้องถิ่น แบบรวมศูนย์ และแบบรวมกลุ่ม โมเดลท้องถิ่นได้รับการฝึกอบรมเฉพาะข้อมูลจากโรงพยาบาลแห่งเดียว โมเดลโลคัลไม่ต้องการอินเทอร์เฟซที่ทำงานร่วมกันได้น้อยที่สุด แต่มีข้อมูลจำนวนน้อยที่สุดที่จะสรุป โมเดลที่รวบรวมได้สะท้อนถึงสถานการณ์การแบ่งปันข้อมูลในอุดมคติ โดยโมเดลดังกล่าวได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับข้อมูลทั้งหมดทั่วทั้งโรงพยาบาล ในทางปฏิบัติ การใช้แบบจำลองแบบรวมกลุ่มข้ามไซต์นั้นไม่สามารถทำได้เนื่องจากแนวทางปฏิบัติในการแบ่งปันข้อมูลอย่างเข้มงวดระหว่างโรงพยาบาล แต่เป็นไปได้ในสถานการณ์นี้เนื่องจากการรวมศูนย์ของระบบโรงพยาบาลซีนาย โมเดลแบบรวมศูนย์ได้รับการฝึกอบรมผ่านการอัพเดตแบบกระจายศูนย์ ตามด้วยการรวมแบบรวมศูนย์ โมเดลแบบรวมศูนย์นั้นใช้งานได้จริงโดยไม่จำเป็นต้องมีโรงพยาบาลที่ทำงานร่วมกันได้และมีประสิทธิภาพสูงเนื่องจากใช้ข้อมูลที่มีอยู่ทั้งหมดร่วมกัน อย่างไรก็ตาม พวกเขาต้องการข้อพิจารณาเพิ่มเติม ซึ่งจะมีการหารือเพิ่มเติม ประสิทธิภาพของแบบจำลองได้รับการประเมินโดยใช้ AUROC bootstrapped 100× กับ 70–30 train-test split

โพสต์โดย : LC เมื่อ 18 ส.ค. 2565 14:40:06 น. อ่าน 143 ตอบ 0