WikiEdge:ArXiv-2409.06585v1/summary
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這篇論文介紹了一種基於時間圖卷積神經網絡（Temporal Graph Convolutional Neural Network, TG-CNN）模型，用於預測電子健康記錄（Electronic Health Records, EHR）中的髖關節置換手術。研究的主要目的是提前一年預測髖關節置換，以改善患者的生活質量和提高衛生服務效率。研究方法包括構建時間圖，這些圖由40-75歲患者的初級保健醫療事件代碼組成，並通過匹配髖關節置換案例和對照組的年齡、性別及多重貧困指數來訓練模型。在兩個未見過的測試集上驗證了模型，並對類別不平衡進行了重新校準。此外，還進行了消融研究，並與四種基線模型進行了比較。研究結果顯示，最佳模型能夠提前一年預測髖關節置換風險，AUROC為0.724，AUPRC為0.185，並在校準後達到1.107的校準斜率。研究表明，TG-CNN模型通過識別患者軌跡中的模式有效預測髖關節置換風險，可能改善對髖關節相關疾病的理解和管理。關鍵詞包括髖關節置換、風險預測、時間圖、電子健康記錄。
- 引言：介紹了人口老齡化和肥胖率上升導致骨關節炎（OA）和髖關節置換的患病率增加，以及這些疾病對英國醫療保健系統的挑戰。
- 相關工作：回顧了使用臨床實踐研究數據鏈（CPRD）數據預測髖關節置換風險的研究，以及利用深度學習方法處理不規則採樣的醫療時間序列數據的研究。
- 方法：詳細描述了研究方法，包括隊列分析、數據提取、特徵選擇、時間圖表示、模型架構、比較模型和評估方法。
- 結果：展示了模型訓練和測試的隊列特徵，並通過卡方分析與國家關節登記處年度報告進行了比較。討論了模型在校準前後的表現，並進行了亞組分析。
- 討論：分析了隨機森林（RF）和邏輯回歸（LR）模型的性能，並討論了TG-CNN模型的優勢，如包括處方在內的特徵選擇對模型性能的影響。
- 結論：總結了TG-CNN模型在臨床決策中的應用潛力，以及未來研究的方向，包括模型的可解釋性和預測髖關節置換風險的時間範圍擴展。