A New Trained Supervised Method for Calculating Patient Similarity
Este artículo propone una nueva métrica de similitud de pacientes supervisada utilizando la similitud de coseno ponderada con pesos de lasso de grupo adaptativos relajados, lo cual mejora significativamente la discriminación y la precisión predictiva general de los modelos personalizados para resultados de salud binarios, a pesar de un compromiso menor en la calibración.
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En el panorama moderno de la medicina, se están poniendo a disposición vastos registros digitales de historiales de pacientes, los cuales ofrecen un tesoro de información para predecir resultados de salud. Tradicionalmente, los médicos y científicos de datos han construido un modelo único y universal para predecir cómo podría progresar una enfermedad específica para cualquier persona. Este enfoque trata a cada paciente como parte de un grupo masivo y mixto, asumiendo que la experiencia promedio de toda la población se aplica al individuo. Sin embargo, una creciente escuela de pensamiento en la medicina personalizada sugiere que esta estrategia de "talla única" no da en el blanco. En su lugar, propone que la mejor predicción para una persona específica proviene del estudio de otras personas que son más parecidas a ella. El desafío, entonces, no es solo tener los datos, sino descifrar exactamente cómo medir la "semejanza" entre dos personas cuando difieren de muchas maneras, desde su edad y género hasta sus signos vitales complejos y fluctuantes.
Un equipo de investigadores de la Universidad de Waterloo abordó este problema desarrollando una nueva forma de calcular qué tan similares son dos pacientes. Su trabajo se centra en un método llamado modelado predictivo personalizado, donde se construye un modelo de predicción único para cada individuo utilizando un pequeño grupo personalizado de pacientes similares de los datos de entrenamiento. El núcleo de su innovación es una nueva herramienta matemática para medir la similitud. Mientras que los métodos anteriores a menudo trataban cada pieza de información del paciente como igualmente importante, o dependían de expertos para decidir qué factores importaban más, este nuevo enfoque permite que los propios datos decidan. Los investigadores crearon un sistema que asigna una puntuación de importancia específica a cada pieza de información que tiene un paciente, como una lectura de presión arterial o un diagnóstico, basándose en qué tan fuertemente ese factor predice realmente el resultado en cuestión. Utilizaron una técnica estadística sofisticada para filtrar el ruido y resaltar las señales, enseñando efectivamente a la computadora qué detalles debe ponderar fuertemente y cuáles debe ignorar al comparar a dos personas.
Los investigadores probaron este nuevo método creando miles de registros de pacientes simulados con resultados conocidos, que variaban desde escenarios de bajo riesgo hasta de alto riesgo, y luego aplicaron su algoritmo para ver si podía encontrar las coincidencias correctas. Compararon su nuevo método ponderado contra formas más antiguas y estándar de medir la similitud, como cálculos de distancia simples que tratan todos los puntos de datos por igual. Los resultados mostraron que su nuevo enfoque era significamente mejor para distinguir entre pacientes que tendrían resultados diferentes, una cualidad conocida como discriminación. En muchas de sus pruebas, el nuevo método identificó correctamente a los pacientes más similares, permitiendo que el modelo realizara predicciones más nítidas y precisas. Curiosamente, aunque el nuevo método a veces hacía que las predicciones fueran ligeramente menos calibradas respecto a las probabilidades exactas, la enorme mejora en su capacidad para diferenciar a los pacientes significaba que la precisión general de la predicción era mayor. En una simulación específica con señales moderadas, los mejores resultados se obtuvieron al entrenar el modelo con solo el veinte por ciento superior de los pacientes más similares, en lugar de utilizar todo el conjunto de datos.
Para ver si esto se mantenía en el mundo real, el equipo aplicó su método a una base de datos masiva y real de registros de unidades de cuidados intensivos de más de 200,000 estancias de pacientes en los Estados Unidos. Se centraron en predecir si un paciente sobreviviría a su estancia hospitalaria, utilizando una mezcla de datos demográficos y mediciones de signos vitales continuos y complejos, como la frecuencia cardíaca y los niveles de oxígeno durante las primeras veinticuatro horas. Tal como ocurrió en las simulaciones, el nuevo método ponderado superó al enfoque estándar. Cuando los investigadores utilizaron su nueva herramienta para seleccionar el veinte por ciento de los pacientes más similares para entrenar el modelo para un individuo específico, las predicciones resultantes fueron más precisas que las realizadas utilizando el método estándar o el conjunto de datos completo. El estudio sugiere que, al permitir que los datos determinen qué características importan más, en lugar de depender de reglas fijas o conjeturas de expertos, los modelos médicos pueden volverse mucho más precisos. Los investigadores señalan que, si bien su método muestra una gran promesa, es más efectivo cuando las señales subyacentes en los datos son fuertes, y planean explorar cómo estas técnicas podrían funcionar con modelos de aprendizaje automático aún más complejos en el futuro.
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