הקדמה: ההבטחה של Machine Learning in Fracture Prevention

למידת מכונה, תת-קבוצה דינמי של בינה מלאכותית, היא מהפכה בתעשיות רבות, עם בריאות שעומדת בחזית היישומים המשפיעים ביותר שלה.בין המקרים המבטיחים ביותר של שימוש מלאכותי הוא החיזוי של סיכון שבר העצם. Fractures, במיוחד אלה הנובעים מנפילה או טראומה נמוכה בהשפעה נמוכה בקרב מבוגרים, הם דאגה בריאותית מרכזית, המוביל לתחלואה משמעותית, נכות, ועלויות סיכון מסורתיות, בעוד שלעתים קרובות מנבאת שיטות למידה מורכבות יותר, יכולות להיות משיטות למידה, הן מורכבות יותר, יכולות להיות משיטות למידה קליניות, יכולות להיות מכוונות לחיזוי, הן טיפוליות, הן טיפוליות, או יעילות יותר, הן טיפוליות, הן טיפוליות, הן טיפוליות מורכבות יותר, הן טיפוליות, והן משיטות למידה מורכבות יותר, והן מכוונות לאבחון, והן מכוונות מורכבות יותר, והן משיטות למידה, הן עניין חזותיות, והן מכוונות מורכבות יותר, והן משיטות למידה, יכולות לאבחון, יכולות לאבחון, יכולות לאבחון שיטות למידה, יכולות להיות מורכבות יותר, יכולות להיות מורכבות יותר, הן טיפוליות, יכולות להיות מורכבות יותר, והן לאבחון, הן עניין קליניות, והן מכוונות מורכבות יותר, והן לאבחון, אשר מאפשרות לאבחון של שיטות למידה, הן עניין קליניות, הן עניין

הבנת עצמות וגורמי סיכון

שברים העצם מתרחשים כאשר השלמות המבנית של העצם נפגעת, בדרך כלל בשל כוח מופרז (טרמא) או חולשה השלד הבסיסית. בעוד תאונות אנרגיה גבוהות לגרום שברים רבים, שיעור גדול, במיוחד אצל קשישים, נובע ממנגנונים אנרגיה נמוכה כגון נופל מגובה עומד.הפגיעות הבסיסית מונעת לעתים קרובות על ידי מסה ואיכות מופחתת, כמו אוסטאוסטרוזיס השכיח ביותר, לעומת זאת, התחממות נמוכה (Bultextextexite) של חלקיקים אחרים, לעומת זאת, לעומת זאת, לעומת זאת, לא מינרלים, לעומת זאת, לעומת זאת, לעומת זאת, היא לעתים קרובות ממין (Bcite) או מינרליים, לעומת זאת, לעומת זאת, לעומת זאת, לעומת זאת, לעומת זאת, מינרליים (Bcite) או מינרליים).

  • (FLT:0)AgeveFLT:1; הגיל המבוגר הוא גורם סיכון עצמאי, עם שכיחות שבר עולה באופן דרמטי לאחר גיל 50, במיוחד אצל נשים עקב אובדן העצם לאחר גיל המעבר.
  • (ב) נשים נמצאות בסיכון גבוה יותר לחיים עקב מסת העצם התחתונה וההפסדים המואצים לאחר גיל המעבר.
  • (FLT:0)GeneticsofLT:1: היסטוריה משפחתית של אוסטאופורוזיס או שברים מרמזת על מרכיב תורשתי, הכולל גנים הקשורים למטבוליזם העצם וייצור קולגן.
  • (FLT:0) גורמים בסגנון חיים FLT:1: עישון, צריכת אלכוהול כבדה, חוסר פעילות גופנית, תזונה ירודה (במיוחד צריכת סידן נמוכה ויטמין D), ומשקל גוף נמוך כל לתרום לשבריר העצם.
  • (FLT:0) היסטוריה רפואית: שברים קודמים, מחלות כרוניות מסוימות (למשל, דלקת מפרקים rheumatoid, סוכרת, hyperthyroidism), ושימוש ארוך טווח בתרופות כמו glucocorticoids להגדיל את הסיכון.
  • (FLT:0) גורמים ביומאומניסטיים: התדר לנפילה, חוסר יציבות, חולשת שרירים ואיזון לקוי הם קריטיים, שכן רוב השברים הלא-ספאניים נובעים מנפילה.

הבנת המורכבות הזו היא הצעד הראשון לבניית מודלים חיזויים טובים יותר.שילוב של דמוגרפיה, היסטוריה קלינית, צפיפות העצם, והערכה פונקציונלית מהווה את הבסיס לקלטי למידת מכונה.

שיטות הערכה סיכון מסורתיות ומגבלות

במשך עשרות שנים, רופאים התבססו על שילוב של בדיקות צפיפות העצם (DXA סריקות) וכלי הערכת סיכונים קליניים כגון FRAX (FRAX) משלבים גורמי סיכון כגון גיל, מין, מדד מסת גוף, שבר קודם, שבר הירך ההורי, עישון, שימוש glucocorticoid, rheumat arthritis, אוסטאופורוזיס, צריכת אלכוהול כדי להעריך את ההסתברות הירכיים העיקרית של או אימות FRAX הוא נרחב.

  • (FLT:0) בינרי או קלטות קטגוריות (Caegorical קלטsveFLT:1): גורמים סיכון רבים נכנסים כמו כן / לא, אובדן גרניטריות.
  • (FLT:0) אינו משלב BMD בכל האזורים: FRAX יכול לכלול צוואר הרחם BMD אבל מתעלם BMD באתרים אחרים (ספאן, ירכיים) שעשויים להיות רלוונטיים.
  • (FLT:0) אין שילוב של סימני הדמיה ביו-סימולים: הכלי אינו משתמש במידע מצילומי רנטגן, CT או MRI, המכיל נתונים מבניים עשירים.
  • (FLT:0) מודל סטטי של ההרחבה:1: FRAX אינו מתאים לאורך זמן או לומד מהנתונים החדשים; הוא נשאר מודל תוקפנות לוגיסטי קבוע המבוסס על meta-analyses.

מגבלות אלה מניעות את המעבר לעבר מודלים ממוחשבים מונעים על ידי נתונים, מתאימים שיכולים להתמודד עם קלטות גבוהות ולכידת אינטראקציות לא לינאריות בין גורמי סיכון.

תפקידה של Machine Learning in Risk Prediction

אלגוריתמי למידת מכונות מצטיינים בגילוי תבניות במאגרי נתונים גדולים, מורכבים.בהקשר של חיזוי שבר העצם, מודלים מאומנים על נתוני מטופלים היסטוריים שבהם התוצאות (פרקציה לעומת שום שבר) ידועים.האלגוריתמים לומדים את היחסים בין תכונות קלט ותוצאות, ולאחר מכן להכללת הסיכון לחולים חדשים.התהליך כולל איסוף נתונים, עיבוד, תכונה, הכשרה, אימות, פריסה.

סוגים של נתונים בשימוש

העושר והמגוון של נתונים הם מה שנותן למכונה למידה קצה.סוגי נתונים נפוצים כוללים:

  • (FLT:0) מינרלי צפיפות המדידות של מינרלים (Bone) מד"ל:1: DXA סריקות בירכיים, עמוד השדרה, ו-Forearm לספק BMD מורכבים מ- CT (QCT) מציע נקודת מבט תלת-ממדית ויכול להפריד בין תא קוטרקטי וטרבקיקולי.
  • (FLT:0Medical הדמיהFLT:1): צילומי רנטגן, סריקות CT ו-MRI יכולות להעריך גיאומטריה העצם, צורה, מרקם טרבקי, ואפילו לזהות שברים תת-קליניים. טכניקות מתקדמות כמו QCT ברזולוציה גבוהה (HR-pQCT) תמונה מיקרו-ארכיטקטורה ב vivo. Machine יכול לחלץ תכונות כמותיות מתמונות אלה באופן אוטומטי.
  • (FLT:0) דמוגרפים והיסטוריה קלינית: Age, Sex, Race / אתניות, מדד מסת גוף, היסטוריה של שברים קודמים, היסטוריה של שבר הורים, תחלואה, רשימות תרופות ותוצאות מעבדה (למשל, סידן סרום, ויטמין D, PTH).
  • (FLT:0Lifestyle and Functional Assessments) 1: מצב עישון, צריכת אלכוהול, רמות פעילות גופנית, היסטוריה נופלת, מהירות האגאי, בדיקת כיסא, כוח אחיזה.
  • (FLT:0)Genetic ו- biomarker נתונים 1FLT:1: יחיד nucleotide פולימורפיזם (SNPs) הקשורים צפיפות העצם או שבר, במחזור עצמות כגון CTX-1 ו- P1NP (למרות פחות נפוץ במודלים הקליניים כיום).
  • (FLT:0) רשומות בריאות אלקטרוניות (EHR) DataBuildFLT:1: נתוני תביעות, קודים ICD, מרשם ודיווחי הדמיה מספקים תצוגה ותיקה שניתן למכר באמצעות עיבוד שפה טבעי.

שילוב של סוגי נתונים מרובים - מובנה ולא מובנה - מאפשר מודלים למידת מכונה ללכוד תמונה מלאה יותר של בריאות השלד של אדם.

טכניקות למידה מכונה נפוצות

מערך רחב של אלגוריתמים הוחל על חיזוי סיכונים שבורים, כל אחד עם כוחות ונקודות מסחר:

  • (FLT:0) עצים וזרמים אקראיים (random ForestsveFLT:1): עצי החלטות יוצרים סדרה של כללים המבוססים על תכונות פיצול נתונים לקבוצות עם שערי שבר שונים.
  • (FLT:0) מכונות Vector (SVMorive)FLT:1: SVMs למצוא היפר-מטוס כי הטוב ביותר מפריד שבר ומקרים לא-פרקים בחלל רב-ממדי, הם עובדים היטב עם נתונים קטנים עד בינוניים אבל יכול להיות יקר חישובי עבור אלה גדולים מאוד.
  • (FLT:0) רגרסיה לוגיסטית עם סדירזציה של LT:1; הרחבה של תוקפנות לוגיסטית מסורתית החלת עונשים על מורכבות מודל (Lasso, Ridge, Avalon Net) היא מפרשת ויכולה להתמודד עם תכונות רבות, אך מניחה יחסים ליניאריים לאחר טרנספורמציה.
  • (FLT:0)Gradient Boosting Machines (GBM, XGBoost, LightGBM, CatBoost) ראשי תיבות של: שיטות הרכב הללו לבנות עצים באופן משמעותי, תיקון שגיאות של עצים קודמים. הם לעתים קרובות להשיג ביצועים המדינה-of-the-art על נתונים לשוניים ומשמשים באופן נרחב בניתוחי בריאות.
  • (FLT:0)Neural Networks (Deep Learning) ReveFLT:1): הזנת רשתות עצביות, כולל ארכיטקטורות עמוקות, יכול מודל אינטראקציות מורכבות שאינן לינאריות (CNN) הם בעלי עוצמה מיוחדת לנתח תמונות רפואיות ישירות. רשתות עצביות חוזרות ונשנות (RNs) או מהפך יכול לעבד נתונים של EHR.

בחירת הטכניקה תלויה בסוג הנתונים, גודל הדגימה, הפרשנות הרצויה ומשאבים חישוביים. מחקרים רבים לאחרונה משתמשים בשילוב של הפקת תכונה מתמונות באמצעות CNN ולאחר מכן להאכיל את התכונות האלה לתוך שיעור תוקפנות ⁇ או לוגיסטי.

יתרונות ואתגרים של Machine Learning for Fractureחיזוי

יתרונות

היתרונות הפוטנציאליים של אימוץ הערכת הסיכון מבוססת מכונה הם משמעותיים:

  • (FLT:0) שיפור הדיוק והקליטור (Calibrationalph:1): מחקרים רבים מראים כי מודלים של למידת מכונה, במיוחד אלה המשלבים נתונים הדמיה, פרסמו כלים מסורתיים כגון FRAX, בפליאה בין מקרים עתידיים שברים ובקרות. לדוגמה, מחקר של 2020 על ידי Ho et al. מצא כי מודל למידה עמוק באמצעות X-rays והנתונים הקליניים השיגו AUC של 0.8 ללא חיזוי של 0.67, בהשוואה לשבר (FRAX).
  • (FLT:0) הערכת הסיכון המותנת הערכה FLT:1: במקום נוסחה המבוססת על אוכלוסייה, מודלים של למידת מכונה מייצרים ציוני סיכון ברמה האישית שניתן לעדכן כמידע חדש (למשל, סריקה חדשה של DXA או Fall) הופכים זמינים.
  • (FLT:0) אישור ויעילות יעילות FLT:1: לאחר פרס, מודלים יכולים לעבד נתונים של מטופלים הנכנסים באופן אוטומטי מ- EHRs, דגל אנשים בסיכון גבוה עבור התערבות ממוקדת מבלי להוסיף נטל על מרפאה.
  • (FLT:0)iscovery of Novel risk factor: (הידע של מכונות) יכול לחשוף אגודות בלתי צפויות - למשל, תכונות הדמיה מסוימות או שילובי תרופות - המציעות מסלולים ביולוגיים חדשים או סיכונים הניתנים להתאמה.
  • (FLT:0) אינטגרציה עם זרימת עבודה קלינית: מודלים חיזוי ניתן לבנות לתוך מערכות תמיכה קליניות קיימות.לדוגמה, כאשר המטופל עובר סריקה DXA, המודל יכול מיד לייצר הערכת סיכון ולהמליץ על שלבים מעקב.

אתגרים ומגבלות

למרות ההבטחה, מכשולים משמעותיים נותרו לפני אימוץ קליני נרחב:

  • (FLT:0Data Quality and כמות כמותיות של כמות מידע 1): מודלים הם רק טובים כמו הנתונים שהם מאומן על ערכים חסרים, שגיאות מדידה, וגודלי מדגם קטן (במיוחד עבור תת-סוגים נדירים) יכולים להפיג את הביצועים.
  • (FLT:0) כללי, הטיה והטיה של ראטמאלי: מודלים שהוכשרו על חולים בודדים או אוכלוסייה לא יכולים להופיע היטב על פני דמוגרפים שונים, אתניות או הגדרות בריאות.טיות היסטוריות באוסף נתונים (למשל, ייצוג קבוצות מסוימות) יכול להוביל לחיזויים מוטים, שעלולים להחמיר פערי בריאות.
  • (FLT:0)Model AffairabilityFLT:1: מודלים רבים של למידת מכונה רבת עוצמה (למשל, רשתות עצביות עמוקות, ⁇ ) פועלים כ"קופסאות שחורות" (מרפאות לעתים קרובות אינן מהססות להאמין לחיזוי סיכון אם הן לא יכולות להבין מדוע זה נעשה.סביר טכניקות כמו SHAP (SHapley Addive Addive Addive Reit Replanations) ו-ME יכולות לעזור, אך הן יכולות להוסיף מורכבות וייתכן שלא תוכל ללכוד את המודל המלא.
  • (FLT:0) ,regulatory ו-אתיקה חששות: תוכנה רפואית המשפיעה על החלטות טיפול יש לאמת על פי ה- FDA או מסגרות רגולטוריות דומות.הגנה על פרטיות המטופל (HIPAA בארה"ב, GDPR באירופה) כאשר השימוש בנתונים רגישים לבריאות עבור הכשרה הוא חובה.
  • (FLT:0Clinicalאינטגרציה ושיבושי זרימת העבודה של LT:1): מינוף מודל לסביבה קלינית עסוקה דורש שילוב חלקה עם רשומות בריאות אלקטרוניות, כניסה נתונים מינימלית נוספת, ממשקים ידידותיים למשתמש.
  • (FLT:0) תחזוקה מתמשכת ו ניטור מעקב אחר: מודלים יכולים "לעצור" עם הזמן כמו אוכלוסיות מטופלים או ציוד הדמיה שינוי. ניטור ביצועים מתמשך ושיקום מחזורי הם חיוניים אך ורק רגיש משאבים.

יישומים אמיתיים ומקריות

מספר קבוצות מחקר וגופים מסחריים החלו לתרגם למידת מכונה עבור חיזוי שבר לכלים הקליניים.

  • (FLT:0) למידה של hip X-raysher X-raysveFLT:1; מחקר שפורסם ב-FLT:2RadiologyveFLT 3 השתמש ב- CNN מאומן על יותר מ-100,000 גרפים הירך מבתי חולים מרובים כדי לחזות סיכון שבר הירך.המודל השיג אזור תחת העקומה (AUC) של 0.90, למעט ביצועים של FRAX ו-BMD המבוססים על ידי מרפאות.
  • (FLT:0) ,Ensembling נתונים קליניים ודמיית נתונים של DXA-derived BMD, הערכת שבר אינטגרלית, וגורמי סיכון קליניים באמצעות XGBoost.מודל זה שיפר את הסיכון השביר ב 15% מעל FRAX והראה כיבוד טוב על פני קבוצות גיל.
  • (FLT:0) אינטגרציה עם רשומות בריאות אלקטרוניות של ההרחבה: בטייס בעולם האמיתי במערכת בריאות גדולה, מודל צפוי באמצעות נתוני EHR (אבחון, תרופות, ערכי מעבדה, קודים) הוצב כדגל לוח זמנים עבור רופאים ראשוניים טיפול.במשך שנתיים, הכלי מזוהה יותר 30% בסיכון מאשר פרוטוקולי בדיקות, המוביל ל-20% בטיפול ב- DXA ו- DA.
  • (FLT:0) פלטפורמות הערכת סיכונים השבבים של ה-AI-RIRLT:1: חברות כמו DMS (Boneindex) וקלריוס (אולטרסאונד המופעל על ידי AI) מפתחים אלגוריתמי למידת מכונה מסולקים כדי להעריך את כוח העצם מדמיית.חלק מהכלים האלה נבדקים במרפאות אוסטאופורוזיס ושברים.

דוגמאות אלה מדגישות את האפשרות הטכנית ואת ההשפעה הקלינית הפוטנציאלית.עם זאת, אף אחד עדיין לא סטנדרטי של טיפול, מדגיש את הפער בין מחקר ומימוש שגרתי.

כיוונים עתידיים

התחום מתפתח במהירות.אזורי מפתח של מחקר ופיתוח מתמשכים כוללים:

  • (FLT:0) Multimodal fusionFLT:1: שילוב הדמיה (DXA, QCT, MRI, מיקרו-CT), genomics, Proteomics, ונתוני חיישן לביש (למשל, מאיץמטרים לסיכון ליפול) לתוך מנוע סיכון אחד סביר להניח יניב אפילו דיוק גבוה יותר.
  • (FLT:0 Lifelong LearningeursFLT:1: כאשר המטופל מצטבר יותר מידע בריאותי לאורך זמן, מודלים יכולים לעדכן תחזיות דינמיות.לדוגמה, מודל יכול לציין ירידה בחוזק אחיזה או תרופה חדשה ולהתאים את ההסתברות השבירה בהתאם.
  • (FLT:0) AI הסביר עבור אמון קליני 1FLT: פיתוח מודלים מפרשיים המדגישים את הגורמים המשפיעים ביותר עבור מטופל נתון - למשל, " צפיפות העצם נמוכה בירכיים, יציבות האגיט המסכן, ו בסתיו האחרון" - יאפשר קבלה קלינית.
  • (FLT:0) למידה מוגברת של למידה: כדי לטפל בפרטיות נתונים ובאופן כללי, למידה מוזן מאפשר מוסדות מרובים להכשיר מודל משותף ללא העברת נתונים של מטופלים.
  • (FLT:0) אינטגרציה עם ראיית מחשב בדמיית'מבייט 1: התקדמות בגילוי שבר אוטומטי על צילומי רנטגן (התפרסו במחלקות חירום) יכולה להיות משולבת עם תחזית סיכון, כך שסריקות אחת מאבחנת גם היא שבר חריף ותחזיות סיכון עתידי.
  • (FLT:0) שיקולי הון עצמיים של בריאות: מאמצים פרואקטיביים לכלול אוכלוסיות מגוונות באימוני נתונים ולמבחן מודלים על פני קבוצות משנה הם הכרחיים כדי להימנע מהבדלים רחבים יותר.

לבסוף, יש צורך במחקרים פוטנציאליים בקנה מידה גדול כדי להוכיח כי באמצעות למידת מכונה כדי להנחות טיפול למעשה מפחית שכיחות שבר בהגדרות בעולם האמיתי, לא רק משפר את המדדים הסטטיסטיים.

מסקנה

למידת מכונה יש פוטנציאל עצום להפוך את החיזוי של סיכון שבר העצם מ coarse, המבוסס על האוכלוסייה לתוך כלי קליני מדויק, מותאם אישית ודינמי. על ידי שילוב מערך רחב יותר של נתונים - מדמייה וגנטיקה ועד אורח חיים ומעמד פונקציונלי - אלגוריתמים אלה יכולים לזהות אנשים בסיכון מוקדם יותר, עם דיוק גדול יותר מאשר שיטות מסורתיות אמינות, פרשנות, נטייה, ושילוב קליני נשאר אפשרי עבור מחקר באופן שיטתי, הוא טיפול פסיכולוגי, הוא יעיל, כדי להפחית את הפחתת ראיות מבטיח, כדי להפחית את הפחתת יעילות גבוהה יותר מאשר שיטות עבודה.