【摘 要】
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近年来,越来越多的研究基于大规模电子健康记录数据建立数据驱动的临床预测模型。然而不同医疗机构间的数据分布存在差异,使得这些临床预测模型难以在实际临床环境中应用推广。为此,本研究提出了一种基于领域自适应的多中心协同预测模型构建方法,在保障患者数据安全的条件下,考虑机构之间的数据分布差异,构建在应用环境中更具泛化能力的模型。该方法基于分布式协同研究网络,首先在拥有标签数据的源机构中独立训练基础分类器,
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近年来,越来越多的研究基于大规模电子健康记录数据建立数据驱动的临床预测模型。然而不同医疗机构间的数据分布存在差异,使得这些临床预测模型难以在实际临床环境中应用推广。为此,本研究提出了一种基于领域自适应的多中心协同预测模型构建方法,在保障患者数据安全的条件下,考虑机构之间的数据分布差异,构建在应用环境中更具泛化能力的模型。该方法基于分布式协同研究网络,首先在拥有标签数据的源机构中独立训练基础分类器,然后基于目标机构数据的流形平滑假设求解最优基础分类器权重,最后将基础分类器对无标签目标数据的预测值加权求和获得伪标签,利用伪标签数据集训练目标预测模型。为评估方法的有效性,本研究利用中美两国的结直肠癌患者数据建立协同研究网络,其中包括来自6个美国数据集的共计41451个样本和来自中国数据集的631个样本。实验中分别使用逻辑回归和支持向量机作为基础分类器验证本方法的通用性。评估结果显示,模型性能随着应用环境和训练环境间的数据异质性增大而降低。数据异质性较小时,两种方法构建的模型性能相近。数据异质性较大时,本文方法构建的模型有更好的区分度和校准度(逻辑回归模型和支持向量机模型的AUC均值分别为0.718和0.728,较参考模型高0.033和0.031;ECI均值分别为0.566和0.674,较参考模型低0.215和0.218)。此外,当有标签数据到达时,支持利用在线学习实现模型的迭代,进一步提升预测模型的性能(440个标签数据到达后,AUC增加0.011,ECI减少0.439)。
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