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Ottimizzare i dati sanitari con il machine learning
28 marzo 2018
Pubblicato da Patrik Sundberg, Software Engineer e Eyal Oren, Product Manager, Google Brain Team
Negli ultimi 10 anni, i dati relativi all'assistenza sanitaria sono passati da prevalentemente cartacei a
quasi completamente digitalizzati
nelle cartelle cliniche elettroniche. Ma dare un senso a questi dati non è semplice, per diversi motivi. Innanzitutto, non esiste una rappresentazione comune dei dati tra i fornitori: ognuno struttura i propri dati in modo diverso. Secondo, anche i siti che utilizzano lo stesso fornitore possono differire in modo significativo, ad esempio, utilizzando codici diversi per lo stesso farmaco. Terzo, i dati possono essere presenti su svariate tabelle, alcune contenenti le visite, alcune i risultati di laboratorio e altre ancora i segni vitali.
Lo standard di
Fast Healthcare Interoperability Resources
(FHIR) punta a risolvere la maggior parte di queste problematiche: offre un modello di dati solido ma estensibile, basato su standard Web consolidati, che sta rapidamente diventando lo
standard de-facto
sia per quanto riguarda le singole cartelle che per l'
accesso ai dati in blocco
. Per abilitare il
machine learning su larga scala
, avevamo bisogno di apportare altri miglioramenti: implementazioni in vari linguaggi di programmazione, un modo efficiente per serializzare grandi quantità di dati su disco e una rappresentazione che consentisse l'analisi di grandi set di dati.
Oggi siamo lieti di offrire l'implementazione del
Protocol Buffer
open source
dello standard FHIR che risolve questi problemi. La versione corrente supporta Java, e il supporto per C ++, Go e Python seguiranno presto. Seguirà anche a breve il supporto per i profili oltre agli strumenti per convertire i dati legacy in FHIR.
FHIR come modello dei dati principali
Negli ultimi anni, durante la nostra
collaborazione
con centri medici accademici per applicare il machine learning alle cartelle mediche de-identificate, è risultato evidente che dovevamo risolvere la complessità dei dati sanitari senza esitazioni. Infatti, affinché il machine learning sia efficace per le cartelle mediche, dobbiamo possedere un quadro completo dell'anamnesi di ciascun paziente. E come bonus, vogliamo una rappresentazione dei dati che sia direttamente applicabile in un contesto clinico.
Anche se lo standard FHIR soddisfa la maggior parte delle nostre esigenze, rendendo la gestione dei dati sanitari molto più semplice rispetto alle strutture di dati "legacy" e abilitando il machine learning su larga scala indipendentemente dai fornitori, riteniamo che l'introduzione dei Protocol Buffer possa aiutare sia gli sviluppatori di applicazioni sia i ricercatori (machine learning) che adoperano FHIR.
Versione corrente dei Protocol Buffer
Ci siamo impegnati a rendere la rappresentazione dei Protocol Buffer adatta sia per l'accesso programmatico che per le query dei database. Uno degli esempi forniti mostra come caricare i dati FHIR in
BigQuery
Google Cloud e renderli disponibili per le query, e stiamo aggiungendo altri esempi caricati direttamente dall'esportazione dei dati in blocco. I nostri Protocol Buffer aderiscono allo standard FHIR (sono infatti generati automaticamente da esso) ma creano query più eleganti.
La versione corrente non include ancora il supporto per l'addestramento dei modelli
TensorFlow
ma non perderti gli aggiornamenti futuri. Miriamo a rendere il
nostro lavoro recente
il più open-source possibile per ottenere una ricerca più riproducibile e applicabile agli scenari del mondo reale. Stiamo anche lavorando a stretto contatto con i colleghi di Google Cloud su ulteriori
strumenti
per la gestione dei dati sanitari su larga scala.
Riconoscimenti
Abbiamo apprezzato le discussioni e gli utili feedback della community FHIR, tra cui quelli di
Grahame Grieve
,
Ewout Kramer
,
Josh Mandel
e di molti altri. Grazie ai nostri colleghi di
DeepMind
, al
Google Brain team
e ai nostri
collaboratori accademici
.
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