TRACE: tracciamento delle traiettorie cliniche multimodali per la previsione del rischio dei pazienti ricoverati

Abstract degli autori

Prevedere con precisione i rischi per i pazienti ricoverati richiede di modellare dati clinici eterogenei che si accumulano a intervalli irregolari nel tempo. La sfida riguarda la mortalità durante il ricovero, la degenza prolungata e le riammissioni, ciascuna con una propria finestra di osservazione. Gli approcci multimodali esistenti combinano dati strutturati delle cartelle cliniche elettroniche, radiografie del torace e testi clinici, ma si concentrano soprattutto sulla fusione delle modalità o sulla compensazione delle modalità mancanti, dedicando poca attenzione alle traiettorie temporali nel corso di un ricovero. Proponiamo TRACE (TRAjectory modeling of multimodal Clinical Events), un framework a scala giornaliera che organizza gli eventi clinici in traiettorie giorno per giorno, distinguendo il contesto globale, invariabile da un giorno all’altro, dagli eventi locali specifici di ciascun giorno, ricavati dai dati delle cartelle cliniche elettroniche, dalle radiografie del torace, dai referti radiologici e dalle lettere di dimissione. La traiettoria viene codificata mediante attenzione temporale, consentendo alle modalità non disponibili di non emettere token. Un obiettivo contrastivo guidato dai fenotipi organizza inoltre i ricoveri in presenza di distribuzioni eterogenee delle patologie. Su coorti tratte da MIMIC-IV, eICU e MIMIC-III, che comprendono complessivamente quasi 180.000 ricoveri, valutiamo TRACE nella previsione della mortalità, della durata della degenza e delle riammissioni. TRACE ottiene l’AUROC più elevata in tutte e nove le combinazioni di dataset e compito e l’ACC più elevata in otto, superando i metodi di riferimento. Gli studi di ablazione convalidano le nostre maschere di attenzione e l’apprendimento contrastivo, mentre l’attribuzione a livello di traiettoria individua i giorni di ricovero e le modalità associati al rischio.