EHR Foundation Models Improve Robustness in the Presence of Temporal Distribution Shift
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Background Temporal distribution shift negatively impacts the performance of clinical prediction models over time. Pretraining foundation models using self-supervised learning on electronic health records (EHR) may be effective in acquiring informative global patterns that can improve the robustness of task-specific models. Objective To evaluate the utility of EHR foundation models in improving the in-distribution (ID) and out-of-distribution (OOD) performance of clinical prediction models. Methods The cohort consisted of adult inpatients admitted between 2009-2021. Gated recurrent unit (GRU)- and transformer (TRANS)-based foundation models were pretrained on EHR of patients admitted between 2009-2012 and were subsequently used to construct patient representations (CLMBR). These representations were used to learn logistic regression models (CLMBR GRU and CLMBR TRANS ) to predict hospital mortality, long length of stay, 30-day readmission, and ICU admission. We compared CLMBR GRU and CLMBR TRANS with baseline logistic regression models learned on count-based representations (count-LR) and end-to-end (ETE) GRU and transformer models in ID (2009-2012) and OOD (2013-2021) year groups. Performance was measured using area-under-the-receiver-operating-characteristic curve, area- under-the-precision-recall curve, and absolute calibration error. Results Models trained on CLMBR generally showed better discrimination relative to count-LR in both ID and OOD year groups. In addition, they often matched or were better than their ETE counterparts. Finally, foundation models’ performance in the self-supervised learning task tracked closely with the ID and OOD performance of the downstream models. Conclusions These results suggest that pretraining foundation models on electronic health records is a useful approach for developing clinical prediction models that perform well in the presence of temporal distribution shift.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».