ICD2Bert: ICD Bert Encodings for Clinical Outcome Prediction on Routine Health Insurance Data
Questo articolo introduce ICD2BERT, un modello BERT standard preaddestrato su codici ICD senza modifiche specifiche al dominio, e dimostra attraverso un esteso benchmarking che tali complessità architettoniche spesso non riescono a superare baseline più semplici, evidenziando che la qualità dei dati, la scala e il preaddestramento sono più critici per la previsione degli esiti clinici rispetto alla sofisticazione del modello.
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Gli ospedali e le compagnie assicurative di tutto il mondo si affidano a un linguaggio universale per registrare ciò che non va in un paziente. Questo linguaggio è costituito da codici, brevi stringhe di lettere e numeri che rappresentano specifiche malattie, lesioni o procedure mediche. Questi codici furono creati originariamente per gestire la fatturazione e la documentazione, ma oggi sono il modo principale attraverso cui i medici e i computer comprendono la storia clinica di un paziente. Poiché questi record sono così vasti e standardizzati, i ricercatori sperano da tempo di utilizzare l'intelligenza artificiale per trovare schemi nascosti al loro interno, schemi che potrebbero predire chi si ammalerà di nuovo, chi potrebbe morire o chi ha bisogno di un trattamento specifico. Per farlo, gli scienziati hanno costruito complessi programmi informatici progettati per leggere questi codici come un essere umano legge una storia, cercando il contesto e le connessioni tra i diversi eventi della vita di un paziente.
Un team di ricercatori si è posto l'obiettivo di testare se questi sofisticati programmi informatici siano effettivamente necessari, o se la complicazione aggiuntiva che apportano sia solo una distrazione. Si sono concentrati su un tipo specifico di intelligenza artificiale chiamato "transformer", uno strumento potente che ha rivoluzionato il modo in cui i computer comprendono il linguaggio. Nel mondo medico, gli scienziati hanno perfezionato questi strumenti, aggiungendo strati extra di informazioni come l'età del paziente o il numero di volte che ha visitato il medico, sperando che questi dettagli aiutassero il computer a fare previsioni migliori. I ricercatori volevano sapere se queste aggiunte personalizzate migliorassero davvero i risultati, o se una versione più semplice e standard dello strumento potesse svolgere lo stesso compito altrettanto bene. Volevano anche vedere se questi sistemi avanzati potessero imparare da un gruppo di pazienti e applicare tale conoscenza a un gruppo completamente diverso, magari proveniente da un altro paese o da un altro sistema sanitario.
Per rispondere a queste domande, il team ha costruito una nuova versione standard del programma informatico che legge solo i codici medici, senza le informazioni extra sull'età o sulle visite che altri ricercatori avevano aggiunto. Hanno chiamato questo nuovo modello ICD2BERT. Successivamente, hanno messo alla prova questo modello confrontandolo con diversi altri modelli popolari e più complessi, utilizzando tre set di dati medici molto diversi tra loro. Un set proveniva da un grande ospedale degli Stati Uniti contenente record di entrambi i sistemi di codifica, quello vecchio e quello nuovo. Un altro set riguardava un piccolo gruppo di pazienti con storie cliniche molto dettagliate, progettato per testare quanto bene un modello potesse apprendere da pochissimi dati. Il terzo set era massiccio, contenente milioni di record di richieste di risarcimento assicurativo in Germania, coprendo una popolazione vasta e diversificata.
I risultati sono stati sorprendenti. Quando i ricercatori hanno confrontato il modello standard con quelli più complessi e personalizzati, hanno scoperto che le caratteristiche extra non rendevano il computer più intelligente. Il modello che leggeva semplicemente i codici si è comportato bene quanto quelli che conoscevano anche l'età del paziente o la storia delle visite. Infatti, i ricercatori hanno scoperto che la qualità e la dimensione dei dati da cui il modello apprende contano molto di più della complessità del programma informatico stesso. Ancora più inaspettatamente, un metodo molto semplice che trattava i codici come un elenco di categorie, senza cercare di comprendere l'ordine o il contesto degli eventi, spesso ha ottenuto prestazioni pari a quelle dei sistemi di intelligenza artificiale più avanzati. Questo approccio semplice è stato in grado di predire malattie future, decessi e riammissioni ospedaliere con un livello di accuratezza che in molti casi pareggiava i sistemi complessi.
Lo studio ha anche rivelato che il tipo specifico di codice medico utilizzato è critico. Nei dati ospedalieri americani, il sistema di codifica più vecchio conservava ancora informazioni vitali che il sistema più recente non aveva completamente sostituito; quando i ricercatori hanno rimosso i codici vecchi, le prestazioni del computer sono diminuite significamente. Tuttavia, nei dati assicurativi tedeschi, che utilizzavano solo i codici più recenti, il computer ha faticato se i codici venivano accorciati alle loro categorie più basilari, suggerendo che i dettagli specifici in quei record particolari fossero essenziali. I ricercatori hanno inoltre scoperto che, mentre i modelli complessi potevano apprendere dai dati americani e applicarli a quelli tedeschi, il contrario non era vero. Un modello addestrato solo sui dati tedeschi ha fallito quando gli è stato chiesto di esaminare i record americani, probabilmente perché non aveva mai visto il sistema di codifica più vecchio. Ciò suggerisce che, affinché un computer sia veramente utile attraverso diversi sistemi sanitari, deve essere addestrato sulla più ampia varietà possibile di tipi di dati.
Infine, il team ha esaminato quanto fosse facile capire il motivo per cui questi modelli prendessero determinate decisioni. Poiché il loro modello standard non possedeva strati extra e personalizzati, poteva essere analizzato con strumenti esistenti che mostrano esattamente quali codici medici hanno influenzato una previsione. Hanno scoperto che codici specifici per condizioni come il diabete e l'ipertensione erano i fattori determinanti più forti per predire il decesso o la riammissione in ospedale. Questa trasparenza è fondamentale per i medici che devono fidarsi del consiglio del computer. Lo studio suggerisce che, prima che gli ospedali investano nella costruzione e nell'addestramento di sistemi di intelligenza artificiale massicci e complessi, dovrebbero considerare attentamente se un approccio più semplice e trasparente possa essere altrettanto efficace. Le scoperte indicano che il potere di predire gli esiti clinici risiede meno nel design intricato del programma informatico e più nella ricchezza e nell'ampiezza dei record medici che esso è autorizzato a leggere.
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