Anpheros Research · Sağlık Örüntü Motoru

Sağlık bir zaman serisidir.
Onu doğrulayabileceğiniz kurallarla okuyoruz.

Bir sağlık kaydı genellikle her seferinde tek bir değer olarak okunur. En önemli şeyler, yavaş bir düşüş, diğerlerine benzemeyen bir hafta ya da tekrar tekrar dönen bir belirti, ancak aylar içinde görünür. Anpheros bunları sabit ve sürümlü istatistiklerle bulur ve her bulgu dayandığı verilerle birlikte gelir.

Şek. 0 · Sentetik hasta, 180 günlük sistolik kan basıncı. Noktalar: günlük değerler. Çizgi: Theil–Sen eğilimi.

01 · Sorun

Anlık görüntü değişimi gizler.

Bir kaydın genellikle gösterdiği

128 mmHg

Son sistolik ölçüm. Normal görünür ve nereye gittiği hakkında hiçbir şey söylemez.

Motorun bildirdiği

−7.7 mmHg / 6 ay

Altı ay boyunca 8 mmHg'lik bir düşüş yerleştirilmiş sentetik hasta. Eğim; dönemi, belirsizliği ve dayandığı ölçümlerle birlikte geri bulunur.

Artık yapay zekâ modellerinden sağlık kayıtlarını okumaları isteniyor. Birkaç sayı verildiğinde model eğilimi tahmin eder. Bize göre eğilim tahmin edilmemeli, hesaplanmalı ve ardından kanıtlarıyla birlikte modele verilmelidir.

02 · Yöntem

Dört soru, dört yöntem.

Her sorunun az, düzensiz ve kişisel veriler için seçilmiş tek bir istatistiksel yöntemi vardır. Her yöntemin bir sürüm numarası vardır, böylece sonuçları yeniden üretilebilir.

trend · 1.1.0

Yükseliyor mu, düşüyor mu?

Günde bir değer üzerinde Mann–Kendall testiyle Theil–Sen eğimi. Saatten gelen yoğun veriler haftalık medyanlara indirgenir. Komşu günler birbirine benzediğinde test düzeltilir (Yue–Wang).

baseline_deviation · 1.1.0

Bu hafta bu kişi için olağandışı mı?

Son 7 gün, 8–60. günlerle Mann–Whitney ya da AR(1) otokorelasyonuna göre düzeltilmiş bir ortalama farkıyla karşılaştırılır. Karşılaştırma bir nüfus ortalamasıyla değil, kişinin kendi normaliyle yapılır.

event_rate_change

Bir belirti daha sık mı kaydediliyor?

Belirtili günlerin, kişinin herhangi bir şey kaydettiği günlere oranı: son 30 gün, önceki 90 güne karşı, kesin bir testle. Kaydı olmayan bir gün belirtisiz gün sayılmaz.

recurrence

Bir ritimle mi geri geliyor?

Atak başlangıçları arasındaki aralıklar, rastgele yerleştirilmiş atakların Monte Carlo simülasyonuna karşı test edilir. Simülasyon verinin kendi parmak izinden tohumlanır, böylece aynı kayıt her zaman aynı p değerini verir.

„Desteklenen” için kural

q < 0.05 ve |değişim| ≥ eşik

Bir çalıştırmadaki tüm testler Benjamini–Hochberg ile birlikte düzeltilir. Bir bulgu yalnızca düzeltilmiş q değeri küçükse ve değişim o ölçüm için önem taşıyacak kadar büyükse istatistiksel olarak desteklenir. Geri kalan her şey zayıf ya da test edilmemiş olarak işaretlenen bir açıklama olarak bildirilir.

03 · Doğrulama

Sessiz kalmak için yapıldı.

Herkeste bir şey bulan bir örüntü motoru, hiç olmamasından kötüdür. Onu hiçbir şey yerleştirilmemiş sentetik hastalarda ve büyüklüğü bilinen, bilinen örüntülere sahip diğerlerinde test ettik.

0%

örüntü içermeyen sentetik kayıtlarla yapılan 600 çalıştırmanın oranı, desteklenen bir bulgu üretti. Hedef: en fazla %5.

0%

saat verilerinde ilk sapma testimizin yanlış alarm oranıydı. Komşu günler birbirine benzer ve test bunu bilmiyordu. Hiçbir şey yayınlanmadan önce otokorelasyonu düzelttik.

0 ms

bir kişinin kaydında tipik bir yılın tam çalıştırması için. Beş yıllık yoğun bir kayıt 236 ms sürer.

Şek. 1 · Duyarlılık: eşiğin iki katı etkide, desteklenen olarak bulunan yerleştirilmiş örüntülerin oranı

Haftalık tekrarlayan belirti100%
Dinlenme nabzında sıçrama84%
Kan basıncı eğimi67%
Belirti sıklığı ×324%

Belirti sıklığı dedektörü en zayıf olanıdır: üç katına çıkmayı yaklaşık dört seferde bir yakalar. Motor bir kaçırmayı „zayıf” ya da „test edilmedi” olarak bildirir, asla „değişiklik yok” olarak değil.

04 · Sınırlar

Söylemeyi reddettikleri.

  • bir teşhisBulgular kaydı tarif eder. Asla bir hastalığın adını koymaz ve bir tedavi değişikliği önermez.
  • bir nedenYeni bir ilaçtan sonraki değişim, ilacın buna yol açtığının kanıtı değildir ve her bulgu bunu söyler.
  • bir yapay zekânın görüşüVerileri hiçbir yapay zekâ modeli analiz etmez. Her sayı sabit istatistiksel kurallardan gelir.
  • klinik olarak gözden geçirilmişAnlamlı bir değişimin eşikleri yapay zekâ yardımıyla belirlendi ve henüz bir hekim tarafından gözden geçirilmedi. Her bulgu bunu kendi alanında söyler.
  • günün saatiKişinin yerel saati henüz kayıtta yok, bu yüzden günün saatine bağlı örüntüler hesaplanmaz.

05 · Yeniden üretilebilirlik

Aynı veri. Aynı yanıt. Aynı kimlik.

Bir bulgunun kimliği; verilerinden, yöntem sürümünden ve yapılandırmasından gelir. Kayıt değişirse kimlik de değişir ve eski kimlik verilerin değiştiğini bildirir. Bir bulgu istek üzerine yeniden hesaplanır, asla saklanmaz ve her biri dayandığı ölçümlere bağlanır.

"type": "trend",
"summary_text": "Systolic blood pressure fell by about 7.7 mmHg over 180 days.",
"strength": "moderate",
"statistics": { "p_value": 0.0004, "q_value": 0.0031 },
"evidence_total": 58,
"method": { "name": "trend", "version": "1.1.0" },
"engine_version": "0.2.1",
"review": { "thresholds_reviewed_by_clinician": false },
"safety": { "not_a_diagnosis": true, "causal_claim": false }

Şek. 2 · Sentetik bir hastadan kısaltılmış bulgu. Değerler örnek amaçlıdır.

06 · Bizimle çalışın

Üç giriş kapısı.

Health Pattern Engine 0.2.1 · beta. Gerçek kayıtlar yalnızca her hastanın ayrı onayıyla analiz edilir.