Advances in Mining Heterogeneous Healthcare Data.pdf

ACM SIGKDD（国际数据挖掘与知识发现大会，简称 KDD）是世界数据挖掘领域的最高级别的学术会议，由 ACM 的数据挖掘及知识发现专委会（SIGKDD）主办，被中国计算机协会推荐为 A 类会议。自 1995 年以来，KDD 已经连续举办了26届，今年将于2021年8月14日至18日举办，今年的会议主办地在新加坡。 随着异构医疗数据和先进的机器学习和数据挖掘技术(特别是深度学习方法)的爆炸式发展，我们现在有机会在医疗保健领域有所作为。在本教程中，我们将介绍最先进的深度学习方法及其实际应用，特别关注于探索不同类型医疗数据的独特特征。上半部分将用于介绍挖掘结构化医疗数据方面的最新进展，包括计算表型、疾病早期检测/风险预测和治疗建议。在下半部分，我们将专注于针对非结构化医疗数据的挑战，并介绍自动化ICD编码的高级深度学习方法、可理解的医学语言翻译、临床试验挖掘和医学报告生成。本教程适用于对将深度学习方法应用到医疗保健领域感兴趣的学生、工程师和研究人员，前提知识很少。本教程将以开放式问题和问答环节结束。 《医疗数据挖掘的进展》 在当今的医疗领域，数据量呈现爆炸性增长，其中包含了各种类型的信息，如电子健康记录（EHR）、实验室结果、影像资料等。这些丰富的数据资源为利用深度学习技术进行医疗分析和决策支持提供了前所未有的机遇。在ACM SIGKDD会议上，针对这一主题的教程——“医疗数据挖掘的进展”，深入探讨了如何有效地挖掘和利用这些数据。 电子健康记录（EHR）是患者健康信息的长期记录，它由多个医疗服务环境中的交互生成。据统计，截至2017年，美国近94%的医院已采用EHR系统，用于支持临床实践、提升质量以及监测患者安全。EHR数据的多样性包括人口统计信息、持续监控数据（如心率、血压等）、药物记录、编码系统（如国家药品代码NDC）和实验室结果等，这为深度学习算法提供了丰富的训练素材。 教程的第一部分主要关注结构化医疗数据的挖掘。计算表型通过深度学习模型从EHR数据中识别和分类患者的疾病模式。疾病早期检测和风险预测利用深度神经网络对潜在病症进行预测，从而实现早期干预和预防。治疗建议的提出则基于深度学习对大量病例数据的分析，以提供个性化的治疗方案。 第二部分转向非结构化数据的挑战，如病历文本、医生笔记和医学报告。自动化ICD编码是深度学习在这一领域的关键应用，它能将自由文本转化为标准化的诊断代码。此外，可理解的医学语言翻译通过自然语言处理技术，使得非专业人员也能理解复杂的医学术语。临床试验挖掘则利用深度学习来匹配合适的试验参与者，加速新药或疗法的研发。而医学报告生成则依赖于生成对抗网络等深度学习模型，自动生成详细且准确的医疗报告。 本教程适合对医疗领域深度学习应用感兴趣的学者、工程师和研究人员，无论他们是否有深厚的专业背景。教程结束时的开放性问题和问答环节，旨在激发更深层次的讨论和思考，促进该领域的进一步研究和发展。 未来展望，随着医疗数据量的持续增长和深度学习技术的不断进步，我们可以预见在医疗保健领域将有更多创新的突破。深度学习将在疾病诊断、治疗优化、患者管理乃至公共卫生政策制定等方面发挥重要作用，推动精准医疗的发展，改善全球的医疗服务质量。