ICD2Bert: ICD Bert Encodings for Clinical Outcome Prediction on Routine Health Insurance Data
Este artículo presenta ICD2BERT, un modelo BERT estándar preentrenado en códigos ICD sin modificaciones específicas del dominio, y demuestra mediante una evaluación exhaustiva que tales complejidades arquitectónicas a menudo no logran superar a los modelos de referencia más simples, resaltando que la calidad, la escala y el preentrenamiento de los datos son más críticos para la predicción de resultados clínicos que la sofisticación del modelo.
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Los hospitales y las compañías de seguros de todo el mundo dependen de un lenguaje universal para registrar qué le sucede a un paciente. Este lenguaje consiste en códigos, cadenas cortas de letras y números que representan enfermedades, lesiones y procedimientos médicos específicos. Estos códigos fueron creados originalmente para gestionar la facturación y el papeleo, pero hoy en día son la forma principal en que los médicos y las computadoras comprenden el historial médico de un paciente. Debido a que estos registros son tan vastos y estandarizados, los investigadores han tenido la esperanza de usar la inteligencia artificial para encontrar patrones ocultos dentro de ellos, patrones que podrían predecir quién se enfermará de nuevo, quién podría morir o quién necesita un tratamiento específico. Para lograr esto, los científicos han estado construyendo complejos programas informáticos diseñados para leer estos códigos como un humano lee una historia, buscando el contexto y las conexiones entre diferentes eventos en la vida de un paciente.
Un equipo de investigadores se propuso probar si estos sofisticados programas informáticos son realmente necesarios, o si la complejidad adicional que aportan es solo una distracción. Se centraron en un tipo específico de inteligencia artificial llamado transformador, una herramienta poderosa que ha revolucionado la forma en que las computadoras entienden el lenguaje. En el mundo médico, los científicos han estado ajustando estas herramientas, añadiendo capas adicionales de información como la edad del paciente o el número de veces que ha visitado al médico, con la esperanza de que estos detalles ayuden a la computadora a realizar mejores predicciones. Los investigadores querían saber si estas adiciones personalizadas realmente mejoraban los resultados, o si una versión más simple y estándar de la herramienta podía hacer el mismo trabajo igual de bien. También querían ver si estos sistemas avanzados podían aprender de un grupo de pacientes y aplicar ese conocimiento a un grupo completamente diferente, tal vez de un país o sistema de salud distinto.
Para responder a estas preguntas, el equipo construyó una nueva versión estándar del programa informático que lee solo los códigos médicos, sin la información adicional de edad o de visitas que otros investigadores habían añadido. Llamaron a este nuevo modelo ICD2BERT. Luego, pusieron a prueba este modelo frente a varios otros modelos populares y más complejos utilizando tres conjuntos de datos médicos muy diferentes. Un conjunto provenía de un gran hospital en los Estados Unidos que contenía registros tanto de sistemas de codificación antiguos como nuevos. Otro conjunto consistía en un pequeño grupo de pacientes con historiales muy detallados, diseñado para probar qué tan bien podía aprender un modelo con muy pocos datos. El tercer conjunto era masivo, contenía millones de registros de reclamaciones de seguros de salud de rutina en Alemania, abarcando una población enorme y diversa.
Los resultados fueron sorprendentes. Cuando los investigadores compararon el modelo estándar con los modelos complejos y personalizados, descubrieron que las características adicionales no hacían más inteligente a la computadora. El modelo que simplemente leía los códigos funcionó tan bien como los que también conocían la edad del paciente o el historial de visitas. De hecho, los investigadores descubrieron que la calidad y el tamaño de los datos de los que aprendía el modelo importaban mucho más que la complejidad del propio programa informático. Aún más inesperadamente, un método muy simple que trataba los códigos como una lista de categorías, sin intentar comprender el orden o el contexto de los eventos, a menudo funcionaba tan bien como la inteligencia artificial más avanzada. Este enfoque simple fue capaz de predecir enfermedades futuras, la muerte y las reingresos hospitalarios con un nivel de precisión que igualó a los sistemas complejos en muchos casos.
El estudio también reveló que el tipo específico de código médico utilizado es crítico. En los datos hospitalarios estadounidenses, el sistema de codificación más antiguo aún conservaba información vital que el sistema más nuevo no reemplazaba por completo; cuando los investigadores eliminaron los códigos antiguos, el rendimiento de la computadora disminuyó significativamente. Sin embargo, en los datos de seguros alemanes, que utilizaban solo los códigos más nuevos, la computadora tuvo dificultades si los códigos se acortaban a sus categorías más básicas, lo que sugiere que los detalles finos en esos registros específicos eran esenciales. Los investigadores también encontraron que los modelos complejos podían aprender de los datos estadounidenses y aplicarlos a los datos alemanes, pero lo contrario no era cierto. Un modelo entrenado únicamente con los datos alemanes falló al intentar analizar los registros estadounidenses, probablemente porque nunca había visto el sistema de codificación antiguo. Esto sugiere que para que una computadora sea verdaderamente útil en diferentes sistemas de salud, debe ser entrenada con la mayor variedad posible de tipos de datos.
Finalmente, el equipo analizó qué tan fácil era entender por qué estos modelos tomaban las decisiones que tomaban. Debido a que su modelo estándar no tenía capas adicionales y personalizadas, podía ser analizado con herramientas existentes que muestran exactamente qué códigos médicos influyeron en una predicción. Encontraron que códigos específicos para condiciones como la diabetes y la presión arterial alta eran los motores más fuertes para predecir la muerte o el reingreso hospitalario. Esta transparencia es crucial para los médicos que necesitan confiar en el consejo de la computadora. El estudio sugiere que antes de que los hospitales inviertan en construir y entrenar sistemas de inteligencia artificial masivos y complejos, deben considerar cuidadosamente si un enfoque más simple y transparente podría ser igual de efectivo. Los hallazgos indican que el poder para predecir resultados clínicos reside menos en el diseño intrincado del programa informático y más en la riqueza y amplitud de los registros médicos que se le permite leer.
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