EHR foundation models improve robustness in the presence of temporal distribution shift
Notice bibliographique
Résumé
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. The objective was to evaluate the utility of EHR foundation models in improving the in-distribution (ID) and out-of-distribution (OOD) performance of clinical prediction models. Transformer- and gated recurrent unit-based foundation models were pretrained on EHR of up to 1.8 M patients (382 M coded events) collected within pre-determined year groups (e.g., 2009-2012) and were subsequently used to construct patient representations for patients admitted to inpatient units. These representations were used to train logistic regression models to predict hospital mortality, long length of stay, 30-day readmission, and ICU admission. We compared our EHR foundation models with baseline logistic regression models learned on count-based representations (count-LR) in ID and OOD year groups. Performance was measured using area-under-the-receiver-operating-characteristic curve (AUROC), area-under-the-precision-recall curve, and absolute calibration error. Both transformer and recurrent-based foundation models generally showed better ID and OOD discrimination relative to count-LR and often exhibited less decay in tasks where there is observable degradation of discrimination performance (average AUROC decay of 3% for transformer-based foundation model vs. 7% for count-LR after 5-9 years). In addition, the performance and robustness of transformer-based foundation models continued to improve as pretraining set size increased. These results suggest that pretraining EHR foundation models at scale is a useful approach for developing clinical prediction models that perform well in the presence of temporal distribution shift.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».