title: Heterogeneous Clinical Data - Challenges and Opportunities
Creators: name: Haas, Oliver
Publisher: name: Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (FAU)
Year: 2024

description: Clinics and hospitals are complex entities that fill different roles. This is reflected by heterogeneous clinical data, which come from different data sources and domains like radiology, controlling, or medicine, but all describe patients and their care. This thesis presents novel methods that address challenges that arise when using heterogeneous clinical data and discusses what opportunities arise from their use. Four challenges have been identified in this thesis. First, incompatible systems require manual work if data from different systems have to be combined. Second, multi-model data and tasks increase the complexity. Third, a multitude of variables can render methods infeasible or less efficient. Lastly, lacking interpretability hinders a human's understanding of models derived from the data. This thesis discusses the use of Business Intelligence and Machine Learning methods. Four contributions are discussed in this thesis. First, the use of Business Intelligence methods for the automation of nursing management documentation in the presence of incompatible systems is developed. This allows managers to speed up this otherwise time-consuming and error-prone process. Novel interpretable, rule-based Machine Learning methods have been developed to solve three tasks which are multi-modal, contain multi-modal data, and are prone to lacking interpretability. In the first task, standardized questionnaire data is used to predict anxiety in palliative care patients with a novel method based on the Association Rule Mining metrics lift and local support. The model allows providers to assess which patients might suffer from anxiety in order to provide treatment. The other two tasks are also affected by a multitude of variables in the dataset. In the first of these, the risk for in-hospital mortality is estimated with a novel method using the epidemiological metric odds ratio. The predictive model allows providers to assess a patient's in-hospital mortality risk and allocate resources adequately. In the second contribution, a patient's previous admissions to the hospital are used in a novel method that builds upon the epidemiological metric incidence rate ratios to estimate their risk of being infected with the human immunodeficiency virus in the future. This estimated risk can serve as a first risk assessment prior to testing or pre-exposure prophylaxis counseling. These contributions lead to the following opportunities. The Business Intelligence methods employed in this thesis allow nursing managers to get additional insight via visualization capabilities, which facilitate the analysis of already existing data. The Machine Learning methods, on the other hand, provide high predictive performance and can be used with other tasks, including tasks in domains other than healthcare. Additionally, the interpretable nature of the models allows researchers to analyze the correlations between the variables in heterogeneous clinical data.
description: Kliniken und Krankenhäuser sind komplexe Organisationen, die verschiedene Rollen innehaben. Das spiegelt sich in heterogenen klinischen Daten wieder, die aus verschiedenen Datenquellen und -domänen stammen, wie etwa Radiologie, Controlling, oder Medizin. Sie beschreiben jedoch alle Patienten und ihre Pflege. Diese Dissertation diskutiert neue Methoden mit denen Herausforderungen gemeistert werden können, die bei der Nutzung von heterogenen klinischen Daten auftreten, und welche Möglichkeiten sich durch deren Nutzung eröffnen. Vier Herausforderungen wurden in dieser Dissertation identifiziert. Inkompatible Systeme machen manuelle Arbeit nötig, wenn Daten von verschiedenen Systemen kombiniert werden sollen. Multi-modale Daten und Aufgaben erhöhen die Komplexität. Eine Vielzahl an Variablen kann Methoden unnutzbar oder ineffizient machen. Fehlende Interpretierbarkeit kann das menschliche Verständnis für aus den Daten erstellte Modelle behindern. In dieser Dissertation werden vier Beiträge in Form von neuen Methoden der Business Intelligence und des Machine Learning diskutiert. Erstens wird die Benutzung von Methoden der Business Intelligence entwickelt, um Dokumentationsprozesse im Pflegemanagement zu automatisieren. Das erlaubt es Managern diesen sonst zeitaufwendigen und fehleranfälligen Prozess zu beschleunigen. Neue interpretierbare, regel-basierte Machine Learning-Methoden wurden entwickelt, um drei Aufgaben zu lösen die multi-modal sind, multi-modale Daten beinhalten, und fehlende Interpretierbarkeit aufweisen. In der ersten Aufgabe werden standardisierte Fragebögen genutzt um mittels einer neuen Methode, die auf den Metriken Lift und Local Support aus dem Association Rule Mining aufbaut, Angst bei Palliativpatienten vorherzusagen. Das Modell erlaubt es Pflegenden zu bewerten, welche Patienten an Angst leiden könnten, um dann eine Behandlung der Angst zu beginnen. Die anderen beiden Aufgaben sind zusätzlich durch eine Vielzahl an Variablen im Datensatz beeinflusst. In der ersten dieser Aufgaben wird das Risiko für Sterblichkeit im Krankenhaus mit einer neuen Methode geschätzt, die die epidemiologische Metrik Odds Ratio nutzt. Das Vorhersagemodell erlaubt es Pflegenden, das Risiko für den Tod eines Patienten zu bewerten und die notwendigen Ressourcen zuzuordnen. Im zweiten Beitrag werden die Daten von vergangenen Fällen von Patienten genutzt, um mittels einer neuen Methode, die auf der epidemiologischen Metrik Incidence Rate Ratio aufbaut, das Risiko einer zukünftigen Infektion mit dem humanen Immundefizienz-Virus zu schätzen. Dieses geschätzte Risiko kann dann als erste Bewertung genutzt werden, um einen Test zu veranlassen oder Beratung zu Präexpositionsprophylaxe anzubieten. Diese Beiträge führen zu den folgenden Möglichkeiten. Die Business Intelligence-Methoden, die in dieser Dissertation eingesetzt wurden, erlauben es Pflegemanagern, zusätzliche Einblicke mithilfe von Visualisierungsfunktionen zu erhalten, und bestehende Daten zu analysieren. Die Machine Learning-Methoden ermöglichen hingegen eine hohe Vorhersagequalität und können für andere Aufgaben benutzt, darunter auch Aufgaben außerhalb des Gesundheitswesens. Zusätzlich erlaubt es die Interpretierbarkeit der Modelle Forschenden die Korrelationen, die zwischen den Variablen in heterogenen klinischen Daten existieren, zu analysieren.