Simultaneous Modeling of Multiple Diseases
for Mortality Prediction in Acute Hospital Care
Nozomi Nori, Hisashi Kashima, Kazuto Yamashita, Hiroshi Ikai, Yuichi Imanaka:
Proceedings of the 21st ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery andData Mining (KDD 2015).

タイトルテキスト
概要• ICUにおける患者の危険リスク予測問題を複数疾病の同時モデリング（疾病をタスクの単位としたマルチタスク学習）として定式化• 一般的な機械学習手法としての新規性はあまりな
いが，医療データ解析の手法として新しく有効なものを提供したと考える￼
2

コンピュータによる医療支援：
タイトルテキスト
ICUは有望な領域の一つ• ICUなどの急性期医療における機械による支援• 様々な情報源からの大量データを限られた時間で活用し意思決定する必要性• 機械が何かしらの形で人間の判断を支援する• 予測に基づき危険リスクが高い患者にアラート• 大量データの要約に基づく患者の病態評価支援
Caution￼
3

Summary【Image acknowledgement: IIT Bombay】

ICUにおける危険リスク予測問題：予測に基づく診療タイトルテキスト
支援や予測モデルに基づく医療研究の支援に繋がる• ICUでは患者の死亡リスク（危険リスク）が患者の重症度の代替物としてしばしば利用される• 患者の危険リスクの正確な予測• 医療支援：医師の意思決定を助け適切な治療，患者の予後の改善に繋がりうる• アラート/トリアージ/資源の最適化• 医療研究支援：予測モデルに基づく分析• ICU間パフォーマンス比較等￼
4【Image acknowledgement: IIT Bombay】

しかし従来は疾病毎に危険リスクを説明するルールが異なるとタイトルテキストいう疾病の個別性が考慮されてこなかった• 背景：ICUでは様々な疾病の患者が対象になるが，従来は疾病毎に区別されずに分析が行われてきた•疾病の個別性：疾病毎に危険リスクを説明するルール
が異なる•例：同じ薬が異なる疾病に用いられる胃薬

既に出血している胃潰瘍の治療

￼5

人工呼吸を受けた患者に対する胃潰瘍予防（人工呼吸を受けると胃潰瘍になりやすいため）【Image acknowledgement: IIT Bombay】

疾病毎にモデルを個別化しようとする際の課題：
タイトルテキスト
データ過疎への対処
患者数

1. 大抵の疾病では患者数は少ない• 疾病毎にその疾病の患者デー
タのみを用いた場合，予測モデルを構築するためのデータが十分に得られないという問
題に直面する

疾病のインデックス(ICD10の4階層目までのコーディング)※約170病院での約20万人のICU入室患者の疾病データ

￼6

疾病毎にモデルを個別化しようとする際の課題：
タイトルテキスト
データの疎性への対処
2. EHR (Electronic Health Record) に特有の疎性•診療行為や薬は複数の観点から細かく分類されており，そのうちの一つの性質でも異なれば異なるコードが割り振られる• 薬：薬効/成分/剤形等，医科診療行為：手術の部位/方式等•患者数が少ない場合などデータが限られる場合には，ほとんど観測されないような薬/診療行為が一定数存在す
薬価基準収載医薬品コードるような状況が生じる

1143001X1015
薬効￼7

成分 剤形 …

解決策：疾病の分類やEHRの分類といった医療知識
タイトルテキストを取り込み，疾病ごとの予測モデルを同時に学習
ICD10に基づく疾病の階層分類

1. 疾病の階層分類上類似した疾病間でモデルパラメータが類似するような正則化

A00-B99

I00-I02…

…

I10-I15

I10 … I13 … I15…

疾病間で情報を共有し疾病毎の予測モデルを同時に学習(医療知識を取り込むマルチタスク学習)

2. EHRの分類上類似した説明
変数間でモデルパラメータが類似するような正則化
￼8I00-I99…

…

J00-J99

I95-I99

J00-I06

I95 … I97 … I99

J95-J99…

J00 … J03 … J06…

…

予測モデル2予測モデル3…

予測モデル1…

1143001X1015
薬効成分 剤形 …

提案手法：リスク予測問題を最適化問題として定式化する際
タイトルテキストに正則化項でgraph Laplacianを用い医療知識を取り込む

Wi, *

EHR間

疾病間jj

パラメータ行列 W

疾病W*, j類似度行列 類似度行列ii

Wj, *W*, i
説明変数 (EHR)

説明変数 (EHR)

疾病SfeatSdz：疾病iとjの間の類似度（医療知識）：EHR iとjの間の類似度（医療知識）

パラメータ行列 W

医療知識上類似した疾病間/EHR間でモデルパラメータを類似させる
疾病間類似度EHR間類似度￼9実験結果1：予測精度の向上
タイトルテキスト（病院の実データを用いた入院中死亡予測問題で評価）
Table: Comparison of averaged AUCs among various methods with Wilcoxon signed rank test

Pre-ICU discharge
prediction(2 days before)

Pre-ICU dischargeprediction(1 day before)

Retrospective
prediction

Proposed

0.763

0.795

0.914

Proposed-feat

0.692

0.717

0.837

Proposed-dz

0.758

0.793

0.913

non-MTL-1 (separate)

0.692

0.714

0.836

non-MTL-2 (common)

0.760

0.783

0.886

MTL-1 (l21)

0.717

0.723

0.819

MTL-2 (Trace)

0.724

0.739

0.837

※ 提案手法はグレー表示以外の他の手法を上回る予測精度

全予測設定を通じて提案手法と同等以上の手法はない

疾病の分類とEHRの分類は共に予測性能の向上に有効であることを示唆￼10タイトルテキスト
実験結果2： 疾病毎の予測ルールの学習• 概ね，医師が見ても納得できるものだった；疾病全体で一つの共通のモデルを構築するよりも疾病の特性を反映した予測モデルになっていた• 一方，解釈は可能だが，医療分野でどのような意味を持つかを考えるには，今後医療分野での調査検証を要するような示唆もいくつか確認された；見方を変えると「統計的仮説の構築に繋がる示唆」とも言える￼
11

タイトルテキスト
まとめ• ICU入室患者の危険リスク予測において”疾病によって患者の危険リスクを説明する予測ルールが異なる”という疾病の個別性を考慮するために，疾病の分類とEHRの分類に関する医療知識を取り込むマルチタスク学習手法を提案• 成果• 既存手法に対して予測精度の向上• 疾病毎の予測ルールの学習が可能に• 患者の疾病の個別性を考慮した医療/医療研究支援のための統計的機械学習手法の実験的応用の一つのさきがけ￼
12