في عالم تتزايد فيه الحاجة إلى استخدام البيانات لتحسين الرعاية الصحية، تظهر النمذجة الهرمية لأكواد ICD (International Classification of Diseases) كخطوة ثورية في معالجة سجلات الصحة الإلكترونية (EHR). عند اعتمادها، تُظهر هذه الطريقة كيف يمكن للاستفادة من الهياكل الهيرارية أن تعزز من فعالية النظام في تقديم تشخيصات دقيقة.

عادةً ما يتم تناول أكواد التشخيص ICD بشكل مسطح في نماذج سجلات الصحة الإلكترونية الحالية، مما يغفل عن الهيكل الهرمي العميق الذي يجسد عائلات الأمراض والفئات الفرعية وتفاصيل التشخيص الدقيقة. تُظهر الأبحاث الجديدة كيفية استخدام هذه الهياكل كتحيز استقرائي عام في تعلم التمثيل السريري.

تستكشف الدراسة في تلك الأبحاث آليتين متكاملتين لتضمين الهرمية: الأولى تتضمن تعزيز تسلسلات التشخيص في نماذج BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) من خلال إضافة رموز تتعلق بمستويات مختلفة من الهرمية، والثانية تقوم بحقن الهرمية في تمثيلات الشيفرة المعتمدة على الرسم البياني عبر حواف واعية بالهيكل الهرمي.

من خلال تقييم هذين النموذجين، تم فحص ما إذا كان تضمين الهيكلية يحسن التنبؤات اللاحقة، وأي المستويات كانت الأكثر فائدة، وكيف يؤثر تشفير الهرمية على نقل البيانات عبر مجموعات البيانات المختلفة.

تم إجراء التجارب على مجموعتين كبيرتين من البيانات السريرية الحقيقية، وهما MIMIC-IV لاختبار الأداء في الميدان، وeICU لتقييم نقل المعرفة عبر البيانات. أظهرت النتائج أن تشفير الهرمية يحسن التمثيلات القابلة للاستخدام في النطاقين، مع وجود اختلافات حسب نوع المهمة والطريقة المستخدمة في النمذجة.

بناءً على هذه النتائج، يُسلط الضوء على أهمية التعلم القائم على الهرمية في سجلات الصحة الإلكترونية، حيث تُظهر الفوائد العامة لتشفير الهرمية إمكانية تحسين كبير في دقة البيانات وتحسين نتائج العلاج.

ما رأيكم في هذا التطور الثوري؟ هل تعتقدون أن دمج الهياكل الهرمية سيفيد بشكل كبير في تحسين الرعاية الصحية؟ نود معرفة آرائكم!