Early Identification of Maternal Cardiovascular Risk Through Sourcing and Preparing Electronic Health Record Data: Machine Learning Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Health care data are fragmenting as patients seek care from diverse sources. Consequently, patient care is negatively impacted by disparate health records. Machine learning (ML) offers a disruptive force in its ability to inform and improve patient care and outcomes. However, the differences that exist in each individual's health records, combined with the lack of health data standards, in addition to systemic issues that render the data unreliable and that fail to create a single view of each patient, create challenges for ML. Although these problems exist throughout health care, they are especially prevalent within maternal health and exacerbate the maternal morbidity and mortality crisis in the United States. OBJECTIVE: This study aims to demonstrate that patient records extracted from the electronic health records (EHRs) of a large tertiary health care system can be made actionable for the goal of effectively using ML to identify maternal cardiovascular risk before evidence of diagnosis or intervention within the patient's record. Maternal patient records were extracted from the EHRs of a large tertiary health care system and made into patient-specific, complete data sets through a systematic method. METHODS: We outline the effort that was required to define the specifications of the computational systems, the data set, and access to relevant systems, while ensuring that data security, privacy laws, and policies were met. Data acquisition included the concatenation, anonymization, and normalization of health data across multiple EHRs in preparation for their use by a proprietary risk stratification algorithm designed to establish patient-specific baselines to identify and establish cardiovascular risk based on deviations from the patient's baselines to inform early interventions. RESULTS: Patient records can be made actionable for the goal of effectively using ML, specifically to identify cardiovascular risk in pregnant patients. CONCLUSIONS: Upon acquiring data, including their concatenation, anonymization, and normalization across multiple EHRs, the use of an ML-based tool can provide early identification of cardiovascular risk in pregnant patients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».