Optimizing Patient Record Linkage in a Master Patient Index Using Machine Learning: Algorithm Development and Validation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: To provide quality care, modern health care systems must match and link data about the same patient from multiple sources, a function often served by master patient index (MPI) software. Record linkage in the MPI is typically performed manually by health care providers, guided by automated matching algorithms. These matching algorithms must be configured in advance, such as by setting the weights of patient attributes, usually by someone with knowledge of both the matching algorithm and the patient population being served. OBJECTIVE: We aimed to develop and evaluate a machine learning-based software tool, which automatically configures a patient matching algorithm by learning from pairs of patient records previously linked by humans already present in the database. METHODS: We built a free and open-source software tool to optimize record linkage algorithm parameters based on historical record linkages. The tool uses Bayesian optimization to identify the set of configuration parameters that lead to optimal matching performance in a given patient population, by learning from prior record linkages by humans. The tool is written assuming only the existence of a minimal HTTP application programming interface (API), and so is agnostic to the choice of MPI software, record linkage algorithm, and patient population. As a proof of concept, we integrated our tool with SantéMPI, an open-source MPI. We validated the tool using several synthetic patient populations in SantéMPI by comparing the performance of the optimized configuration in held-out data to SantéMPI's default matching configuration using sensitivity and specificity. RESULTS: The machine learning-optimized configurations correctly detect over 90% of true record linkages as definite matches in all data sets, with 100% specificity and positive predictive value in all data sets, whereas the baseline detects none. In the largest data set examined, the baseline matching configuration detects possible record linkages with a sensitivity of 90.2% (95% CI 88.4%-92.0%) and specificity of 100%. By comparison, the machine learning-optimized matching configuration attains a sensitivity of 100%, with a decreased specificity of 95.9% (95% CI 95.9%-96.0%). We report significant gains in sensitivity in all data sets examined, at the cost of only marginally decreased specificity. The configuration optimization tool, data, and data set generator have been made freely available. CONCLUSIONS: Our machine learning software tool can be used to significantly improve the performance of existing record linkage algorithms, without knowledge of the algorithm being used or specific details of the patient population being served.
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 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 | 0,008 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».