[논문리뷰] Scalable and accurate deep learning with electronic health records

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1. Intro

2. Results

3. Etc..

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1. Intro

- Google에서 EHR을 이용해서 인공지능 모델을 만든 연구가 있음

- 네이처 자매지인 npj Digital Medicine에 2018년 5월에 출판됨

- IT 글로벌 기업에서 EHR 데이터를 이용해서 후향적 연구를 진행했다는 의의가 있음

- 유명한 두 기관의 대학병원의 데이터를 이용함

- 약 21만명이 넘는 환자와 450억 건이 넘는 데이터를 이용함

- 입원내 사망, 퇴원 후 30일 이내 재입원, 장기 입원, 퇴원시 예후 등 4가지 예측 모델을 연구 개발함

 

Rajkomar, Alvin, et al. "Scalable and accurate deep learning with electronic health records."  NPJ digital medicine  1.1 (2018): 18.

- 데이터 규모: 입원시 > 입원 후 24시간 > 퇴원시

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2. Results

1) Demographic table in training and test data

Rajkomar, Alvin, et al. "Scalable and accurate deep learning with electronic health records."  NPJ digital medicine  1.1 (2018): 18.

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2) Main results 

Rajkomar, Alvin, et al. "Scalable and accurate deep learning with electronic health records."  NPJ digital medicine  1.1 (2018): 18.

- 사망 예측에서는 입원 후 24시간 시점에서의 성능이,

- 재입원 예측에서는 퇴원 시점에서의 성능이,

- 장기 입원 예측에서는 입원 후 24시간 시점에서의 성능이,

- 퇴원 진단 코드 개수 예측에서는 퇴원 시점에서의 성능이 가장 좋았음

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3. Etc..

참고

- 논문: https://www.nature.com/articles/s41746-018-0029-1#Sec3

- 코드: https://github.com/google/fhir