电子健康记录和结构化医疗数据的联合和分布式学习应用程序:范围审查
Siqi Li1, Pinyan Liu1, Gustavo G Nascimento2,3
1Centre for Quantitative Medicine, Duke-NUS Medical School, Singapore 169857, Singapore.
联合学习 (FL) 显示了使用结构化数据保护隐私的临床研究的前景. 然而,与局部分析相比,当前的应用需要更强有力的临床益处证据,需要未来专注于实际实用性.
科学领域:
- 临床信息学是一种临床信息学.
- 健康数据科学健康数据科学
- 保护隐私的AI保护隐私
背景情况:
- 联合学习 (FL) 在临床研究中越来越多地用于安全的协作.
- 结构化数据,特别是来自电子健康记录 (EHR) 的数据,正在迅速增长.
- 本综述综合了FL在结构化医疗数据方面的应用.
研究的目的:
- 对结构化临床数据的联合学习的当前应用进行审查.
- 确定医疗保健现有的联合学习方法的局限性.
- 为医学研究中的联合学习提出未来的创新建议.
主要方法:
- 在五个主要数据库 (SCOPUS,MEDLINE,Web of Science,Embase,CINAHL) 进行了系统的文献搜索.
- 研究是根据PRISMA指南进行选择的,重点是针对结构化医疗数据应用的联合学习.
- 选择的出版物被评估数据质量,建模策略和FL框架.
主要成果:
- 在1193篇选的论文中,34篇符合纳入标准,其中24篇使用了EHR数据.
- 临床预测和关联研究是FL的主要应用.
- 大多数研究 (33/34) 使用横向FL;只有14个研究将FL与单站点分析相比较.
结论:
- 目前关于结构化医疗数据的联合学习应用程序缺乏对临床益处的强有力的评估.
- 未来的FL研究必须优先考虑临床相关性和实际适用性.
- 应该制定方法来更好地支持临床实践和研究成果.
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