आइए पहले स्पष्ट करें कि कौन सा कार्य "जटिल" जटिल है
चिकित्सा संचार में जटिल मामले आम हैं, लेकिन मशीन लर्निंग डेटासेट में इसे ठोस बनाया जाना चाहिए।छवि वर्गीकरण के लिए, कठिनाई छोटे घाव, अस्पष्ट संकेत, या कई बीमारियों का सह-अस्तित्व हो सकती है; नैदानिक तर्क के लिए, कठिनाई एकाधिक विभेदक निदान, रोग पाठ्यक्रम विकास और असंगत परीक्षण हो सकती है; उपचार पथ की भविष्यवाणी के लिए, कठिनाई सहरुग्णता, अंतःविषय देखभाल, या उपचार प्रतिक्रिया में अंतर हो सकती है। लंबे समय तक अस्पताल में रहना, कई निदान और कई परामर्श केवल प्रॉक्सी संकेतक हैं और कार्य की नैदानिक कठिनाई की परिभाषा को प्रतिस्थापित नहीं कर सकते हैं।
यदि लक्ष्य कार्यों को पहले परिभाषित नहीं किया गया है, तो "जटिलता" पर आधारित नमूनाकरण आसानी से वैचारिक भ्रम पैदा कर सकता है: कुछ मामले गंभीर बीमारी के कारण जटिल हैं, कुछ बड़ी संख्या में दस्तावेजों के कारण जटिल हैं, और कुछ केवल उच्च अखंडता वाले सूचना प्रणाली हैं।प्रशिक्षित मॉडल लक्ष्य रोग फेनोटाइप के बजाय अस्पताल के वर्कफ़्लो, दस्तावेज़ की लंबाई, या स्थानांतरण पैटर्न की भविष्यवाणी करना सीख सकते हैं।पहला कदम एक केस जटिलता ढांचा तैयार करना होना चाहिए जो लक्ष्य कार्यों, नैदानिक निर्णय बिंदुओं, उपलब्ध इनपुट, आउटपुट लेबल, लागू आबादी और विफलता परिदृश्यों को सूचीबद्ध करता है जिन्हें कवर किए जाने की उम्मीद है।
का अटैचमेंट निदान संशोधन, परामर्श विभागों की संख्या, रहने की अवधि, आईसीयू/सीसीयू, ऐतिहासिक दौरे, डिस्चार्ज निदान की संख्या, गंभीर बीमारी अधिसूचना और गैर-इलाज परिणाम जैसे क्षेत्रों का उपयोग करके उच्च-कठिनाई वाली फ़ाइलों का निर्माण करने का प्रस्ताव करता है, और सर्जिकल मामलों को प्राथमिकता देता है जिसमें प्रीऑपरेटिव निदान और पोस्टऑपरेटिव पैथोलॉजी असंगत हैं।ये संकेतक गणना योग्य नमूना सुराग के रूप में उपयुक्त हैं और इन्हें श्रवण योग्य और पता लगाने योग्य होने का लाभ है; हालाँकि, वे केवल परियोजना विनिर्देशों में स्क्रीनिंग एजेंट हैं और कोई मान्यता प्राप्त रोग गंभीरता पैमाने नहीं हैं, न ही यह अनुमान लगाया जा सकता है कि चयनित मामले "वास्तविक दुनिया के सभी जटिल मामलों" का प्रतिनिधित्व करते हैं।
इसलिए, "जटिल मामलों" को कई आयामों में विभाजित किया जा सकता है: नैदानिक अनिश्चितता, रोग की अवधि, सहरुग्णता का बोझ, बहु-विषयक भागीदारी, उपचार की तीव्रता, इमेजिंग या पैथोलॉजिकल व्याख्या में अंतर, डेटा पूर्णता और परिणाम में परिवर्तन।प्रत्येक आयाम को अलग-अलग दर्ज किया जाता है, जिससे मरीज़ों को कुछ आयामों में उच्च और कुछ में निम्न आयाम प्राप्त होते हैं।व्यापक स्तरीकरण नमूनाकरण में सहायता कर सकता है लेकिन मूल संकेतकों को अधिलेखित नहीं करना चाहिए।मॉडल अध्ययन जटिल मामलों की विविधता को छिपाने वाले समग्र स्कोर से बचने के लिए आयाम के आधार पर परिणामों की रिपोर्ट भी कर सकते हैं।
फ़िल्टरिंग संकेतकों को समीक्षा योग्य चर के रूप में परिभाषित करें
प्रत्येक स्क्रीनिंग वेरिएबल को परिचालन परिभाषा की आवश्यकता होती है।निदान संशोधनों की संख्या: संशोधनों या पूरक निदानों की गणना करें जिसमें दस्तावेज़ प्रकार, रोगी या दौरे के आधार पर गिनती, और बार-बार जारी होने से डुप्लिकेट को कैसे हटाया जाए।परामर्श विभागों की संख्या: औपचारिक परामर्श आवेदन, परामर्श रिकॉर्ड या दस्तावेज़ लेखक विभाग के आधार पर, चाहे स्थानांतरित विभाग दो बार गिने जाएं।अस्पताल में भर्ती होने की अवधि: प्राकृतिक दिनों, घंटों या प्रवेश और छुट्टी की तारीखों में अंतर का उपयोग करें, और क्रॉस-अस्पताल स्थानांतरण को कैसे संभालें।ऐतिहासिक चिकित्सा यात्राओं की संख्या: समय विंडो और पिछली प्रणालियों की सीमा को सीमित करें जो इस गलत निर्णय से बचने के लिए जुड़ी हो सकती हैं कि कोई ऐतिहासिक डेटा का मतलब कोई पिछली चिकित्सा यात्रा नहीं है।
आईसीयू/सीसीयू प्रवेश के लिए वास्तविक बिस्तर रिकॉर्ड, ट्रांसफर-इन और ट्रांसफर-आउट समय और अल्पकालिक अवलोकन को स्पष्ट रूप से परिभाषित करने की आवश्यकता है; गंभीर या गंभीर बीमारी की सूचना को औपचारिक अधिसूचना दस्तावेजों और रोग पाठ्यक्रम विवरण के बीच अंतर करना चाहिए; डिस्चार्ज डायग्नोसिस नंबर में यह अवश्य दर्शाया जाना चाहिए कि क्या इसमें लक्षण, जटिलताएं और बार-बार कोडिंग शामिल है; "ठीक नहीं हुआ" के निर्वहन परिणाम को मूल गणना और मानचित्रण नियमों को स्पष्ट करने की आवश्यकता है।परिवर्तनीय मानों को स्रोत या HIS फ़ील्ड और रिकॉर्ड निष्कर्षण समय, नियम संस्करण, सत्यापनकर्ताओं और अपवाद हैंडलिंग से जोड़ा जाना चाहिए।इस तरह, स्वतंत्र समीक्षक स्क्रीनिंग परिणामों की पुनर्गणना कर सकते हैं।
प्रत्येक सीमा के लिए, तीन या एकाधिक राज्यों को सहेजने की अनुशंसा की जाती है: संतुष्ट, संतुष्ट नहीं, और निर्धारित करने में असमर्थ; और गुम, अनुपलब्ध डेटा स्रोतों, अपूर्ण समय विंडो, या विफल दस्तावेज़ पहचान के कारणों को भी रिकॉर्ड करें।जब तक डेटा स्रोत कवरेज पूरा नहीं हो जाता, तब तक "कोई आईसीयू रिकॉर्ड नहीं मिला" की तुलना "रोगी को कोई आईसीयू अनुभव नहीं था" से नहीं की जा सकती।सीमा के पास के मामलों के लिए, मैन्युअल समीक्षा से तारीख की सटीकता, डुप्लिकेट कागजी कार्रवाई या कोडिंग त्रुटियों के कारण गलत वर्गीकरण से बचा जा सकता है।नमूना लेने से पहले दहलीज को स्वयं स्थिर करने की आवश्यकता है; यदि बीच में समायोजित किया जाता है, तो संस्करण और कतारों की संख्या पर प्रत्येक नियम परिवर्तन का प्रभाव बरकरार रखा जाएगा।
कठिन नमूने से लेकर प्रतिनिधि समूहों तक: दो लक्ष्यों को भ्रमित नहीं किया जा सकता है
कठिन उदाहरणों को समृद्ध करने का स्पष्ट मूल्य है: किनारे के मामलों का सामना करते समय मॉडल प्रशिक्षण कवरेज में सुधार करना, नियमित डेटासेट में नहीं देखी गई त्रुटियों की खोज करना, और दुर्लभ उप-जनसंख्या या क्रॉस-मोडल विरोधाभासों की मजबूती का आकलन करना।हालाँकि, उच्च-कठिनाई वाले समूहों और लक्ष्य परिनियोजन आबादी में अक्सर अलग-अलग केस स्पेक्ट्रम होते हैं।यदि परीक्षण सेट में बहुत अधिक आईसीयू, बहु-रुग्णता, या जटिल सर्जिकल मामले हैं, तो समग्र प्रदर्शन सामान्य नैदानिक उपयोग का प्रतिनिधि नहीं हो सकता है; यदि प्रशिक्षण सेट अति-समृद्ध है, तो मॉडल संभावनाएँ और सीमाएँ वास्तविक प्रसार के लिए उपयुक्त नहीं हो सकती हैं।
कम से कम तीन कतारें अलग होनी चाहिए।पहली प्रतिनिधि कतार है, जिसका उपयोग लक्ष्य परिदृश्य के समग्र प्रदर्शन का अनुमान लगाने के लिए किया जाता है; दूसरी चुनौती कतार है, जो विशेष रूप से जटिल, दुर्लभ या उच्च जोखिम वाली स्थितियों को कवर करती है; और तीसरा विकास कतार है, जिसका उपयोग प्रशिक्षण या एल्गोरिदम पैरामीटर ट्यूनिंग के लिए किया जाता है।वे कुछ परिभाषाएँ साझा कर सकते हैं लेकिन उद्देश्य, नमूनाकरण अनुपात और रिपोर्टिंग विधियों में भिन्न हैं।चुनौती सेट पर परिणाम पारित करना प्रतिनिधि सत्यापन का स्थान नहीं ले सकता; प्रतिनिधि औसत मेट्रिक्स कठिन उपसमूहों में विफलताओं को छुपा नहीं सकते हैं।
समृद्ध नमूनों से तैनात जनसंख्या के समग्र प्रदर्शन का अनुमान लगाने के लिए, नमूनाकरण संभावना, लक्ष्य जनसंख्या वितरण को समझना और भार या पुनर्गणना पर विचार करना आवश्यक है; लेकिन यह एक उचित नमूनाकरण तंत्र और पर्याप्त लक्ष्य जनसंख्या जानकारी पर निर्भर करता है।प्राकृतिक घटना दर का अनुमान लगाने के लिए हम केवल "उच्च कठिनाई स्तर के लिए 20% और सामान्य स्तर के लिए 80%" का उपयोग नहीं कर सकते।यदि अनुलग्नक में 200/800 स्तरीकरण केवल एक खरीद अनुपात है, तो यह एक वितरण घटक की आवश्यकता है, न कि नैदानिक महामारी विज्ञान अनुमान।अनुसंधान रिपोर्टों को नमूना डिज़ाइन को लक्षित जनसंख्या से स्पष्ट रूप से अलग करना चाहिए।
मॉडल के लिए, कठिन नमूनों की प्रतिनिधित्वशीलता न केवल स्थिति संकेतकों में, बल्कि साइट, उपकरण, आयु, लिंग, भाषा, रेफरल विधि, दस्तावेज़ गुणवत्ता और उपलब्ध तौर-तरीकों में भी परिलक्षित होती है।यदि जटिल मामले केवल कुछ बड़े अस्पतालों, एक निश्चित विभाग, या एक विशिष्ट सुविधा से आते हैं, तो मॉडल संस्थागत विशेषताओं को कठिनाई के रूप में मान सकता है।केंद्र और विभाग द्वारा स्तरीकृत नमूनाकरण, उसके बाद प्रत्येक आयाम के लिए वितरण निरीक्षण, ऐसे पूर्वाग्रहों का पता लगाने में मदद कर सकता है।
पैथोलॉजी और प्रीऑपरेटिव निदान असंगत हैं: मतभेदों को बनाए रखना एकीकरण के लिए मजबूर करने से अधिक मूल्यवान है
प्रीऑपरेटिव वर्किंग डायग्नोसिस और पोस्टऑपरेटिव पैथोलॉजिकल डायग्नोसिस के बीच अंतर क्लिनिकल डायग्नोसिस प्रक्रिया में महत्वपूर्ण जानकारी है।यह असामान्य इमेजिंग निष्कर्षों, सीमित नमूनाकरण सीमा, घावों की विविधता, अंतःक्रियात्मक निष्कर्षों, पैथोलॉजिकल समीक्षा, या नैदानिक मानक संस्करणों में परिवर्तन के परिणामस्वरूप हो सकता है।अंतर का स्वचालित रूप से यह मतलब नहीं है कि प्रीऑपरेटिव निर्णय गलत था, न ही इसका मतलब स्वचालित रूप से यह है कि पैथोलॉजी को सही स्वर्ण मानक होना चाहिए।प्रशिक्षण डेटा के लिए, सीधे पैथोलॉजिकल निष्कर्षों के साथ प्रीऑपरेटिव डायग्नोसिस को कवर करने से मॉडल को "अंतिम ज्ञात उत्तर" का उत्तर देने के लिए गलत तरीके से पूछा जाएगा, जबकि वास्तविक कार्य सर्जरी से पहले सीमित साक्ष्य के आधार पर जोखिम का अनुमान लगाना हो सकता है।
डेटा मॉडल में, निदान के स्रोत और समय को बरकरार रखा जाना चाहिए: प्रीऑपरेटिव इमेजिंग इंप्रेशन, क्लिनिकल वर्किंग डायग्नोसिस, इंट्राऑपरेटिव निष्कर्ष, प्रारंभिक पैथोलॉजी, इम्यूनोहिस्टोकेमिस्ट्री सप्लीमेंट, विशेषज्ञ समीक्षा, अंतिम निदान और उनके संबंधित साक्ष्य।विभेदक प्रकार के लेबल स्थापित किए जा सकते हैं, जैसे नैदानिक श्रेणियों में परिवर्तन, चरण परिवर्तन, सौम्य और घातक निर्णयों में परिवर्तन, बेमेल घाव स्थान, अपर्याप्त नमूनाकरण या अनिश्चितता; लेबल की पुष्टि एक योग्य चिकित्सा समीक्षा प्रक्रिया द्वारा की जाती है और स्थिरता और विवाद की स्थिति बरकरार रहती है।मॉडल का लेबल लक्ष्य समस्या पर निर्भर करता है और सभी कार्यों के लिए एक अंतिम परिणाम का उपयोग नहीं किया जाना चाहिए।
जब नमूना प्राथमिकता स्क्रीनिंग स्थिति के रूप में "प्रीऑपरेटिव और पोस्टऑपरेटिव असंगतता" का उपयोग करता है, तो यह जांचना आवश्यक है कि क्या यह स्थिति चयन पूर्वाग्रह को बढ़ाती है।जो लोग सर्जरी कराते हैं और रोग संबंधी परिणाम प्राप्त करते हैं, वे अक्सर उन लोगों से भिन्न होते हैं जिनकी सर्जरी नहीं होती है; घाव का स्थान, रोगी का जोखिम, अस्पताल की क्षमता, और चिकित्सक का निर्णय लेना सभी प्रभावित करते हैं कि ऑपरेशन करना है या नहीं।यदि अनुसंधान का लक्ष्य प्रीऑपरेटिव इमेजिंग मॉडल है, तो अकेले सर्जिकल पैथोलॉजी वाले मामलों का अध्ययन करने से सत्यापन पूर्वाग्रह हो सकता है।ऐसे नमूनों का उपयोग एक विशेष चुनौती उपसमूह के रूप में किया जा सकता है, और लक्ष्य उपयोगकर्ता आबादी के करीब एक अलग सत्यापन सेट बनाया जा सकता है, जो दर्शाता है कि पैथोलॉजी लेबल केवल एक विशिष्ट रोगी समूह को कवर करता है।
लेबल अनिश्चितता और विशेषज्ञ समीक्षा डेटा डिज़ाइन में कैसे प्रवेश करती है
केस जटिलता का अर्थ अक्सर यह होता है कि लेबल स्वयं अधिक अनिश्चित होते हैं।रोग की अवस्था, घाव की सीमा, गंभीरता, या निदान श्रेणी पर अलग-अलग डॉक्टरों की अलग-अलग राय हो सकती है; अतिरिक्त धुंधलापन के बाद पैथोलॉजिकल निष्कर्ष को भी संशोधित किया जा सकता है।एक एकल लेबल फ़ाइल इस अनिश्चितता को छुपाती है।मुख्य लक्ष्यों के लिए, प्रारंभिक टिप्पणियों, समीक्षा टिप्पणियों, फैसले के निष्कर्षों, कारणों और संबंधित साक्ष्यों को बनाए रखने की सिफारिश की जाती है। यदि आवश्यक हो, तो केवल एक अंतिम मूल्य को बचाने के बजाय एकाधिक व्याख्याकारों के स्वतंत्र निर्णय और विश्वास को बनाए रखें।
मेडिकल एनोटेशन का गुणवत्ता नियंत्रण स्तरीकृत नमूने का उपयोग कर सकता है: बुनियादी मामलों का उपयोग नियमित स्थिरता की निगरानी के लिए किया जाता है; जटिल मामलों में दो लोगों द्वारा स्वतंत्र एनोटेशन का अनुपात बढ़ जाता है; अलग-अलग मामलों को निर्णय के लिए वरिष्ठ विशेषज्ञों को सौंप दिया जाता है; पुनरावृत्ति और संभावित बहाव का मूल्यांकन करने के लिए यादृच्छिक अंधा परीक्षण का उपयोग किया जाता है।संकेतक न केवल समग्र समझौता दर होना चाहिए, बल्कि श्रेणी असंतुलन, सीमा श्रेणियों और विभिन्न विभागों का अलग-अलग विश्लेषण भी करना चाहिए। कोहेन के कप्पा और क्रिप्पेंडॉर्फ के अल्फा जैसे आंकड़ों को पूरक किया जा सकता है, लेकिन सुसंगत आंकड़े नैदानिक वैधता साबित नहीं करते हैं; उनकी नैदानिक परिभाषाओं और स्रोत साक्ष्य के साथ समीक्षा की जानी चाहिए।
ऑडिट भूमिकाओं को भी अलग किया जाना चाहिए। व्याख्याकार विशिष्टताओं के अनुसार निष्कर्ष निकालने या व्याख्या करने के लिए जिम्मेदार हैं; समीक्षक परिभाषा अनुप्रयोगों और स्रोत साक्ष्य की जाँच करते हैं; न्यायनिर्णायक विवादों का समाधान करते हैं; और डेटा प्रशासन नेता अनुमतियों और उपयोग सीमाओं की पुष्टि करते हैं। प्रत्येक भूमिका में योग्यताएं, कार्यों का दायरा और परिवर्तनों का रिकॉर्ड होना चाहिए। मुफ़्त टेक्स्ट टैग के लिए, मूल टेक्स्ट अंशों और संरचित टैग के बीच मैपिंग को सहेजा जाना चाहिए; छवि या पैथोलॉजी एनोटेशन के लिए, एनोटेशन उपकरण, निर्देशांक, संस्करण, दृश्य के क्षेत्र या स्लाइस पहचानकर्ताओं को समीक्षा के लिए रखा जाना चाहिए।
किसी एक AUROC से गुमराह हुए बिना जटिल केस मॉडल का मूल्यांकन कैसे करें
जटिल कतार मूल्यांकन केवल एक AUROC की रिपोर्ट नहीं कर सकता।यदि सकारात्मक मामले दुर्लभ हैं, तो एयूपीआरसी, निश्चित नैदानिक सीमाओं के तहत संवेदनशीलता, और सकारात्मक पूर्वानुमानित मूल्य अधिक प्रत्यक्ष हो सकते हैं; यदि मॉडल जोखिम संभावना को आउटपुट करता है, तो अंशांकन अवरोधन, अंशांकन ढलान, समूह अंशांकन और नैदानिक सीमा के निकट प्रदर्शन को देखना आवश्यक है; यदि यह एक बहु-वर्ग या बहु-लेबल कार्य है, तो श्रेणी-स्तरीय संकेतक और भ्रम मैट्रिक्स की भी सूचना दी जानी चाहिए।परिणामों को विश्वास अंतराल दिए जाने और यह समझाने की आवश्यकता है कि रोगी-स्तरीय क्लस्टरिंग या डुप्लिकेट परीक्षाओं को कैसे संभाला जाता है।
समग्र औसत प्रदर्शन को स्तरीय परिणामों के साथ एक साथ प्रस्तुत किया जाना चाहिए।इसका विश्लेषण जटिलता आयाम, विभाग, साइट, मोडल पूर्णता, आयु सीमा, लिंग, डेटा वर्ष और डिवाइस प्रकार द्वारा किया जा सकता है।बहुत छोटे नमूनों से मजबूत निष्कर्ष निकालने से बचने के लिए प्रत्येक उपसमूह के लिए नमूना आकार, सकारात्मकता की संख्या, गायब होने की दर और अनिश्चितता की रिपोर्ट करें।बाहरी सत्यापन को लेबलिंग प्रक्रियाओं और डेटा संग्रह प्रक्रियाओं में अंतर का भी मूल्यांकन करना चाहिए; जब प्रदर्शन में गिरावट आती है, तो केस स्पेक्ट्रम परिवर्तन, डेटा बहाव, लेबल परिभाषा परिवर्तन और अपर्याप्त मॉडल सामान्यीकरण के बीच अंतर करें।
मॉडल स्पष्टीकरण केवल ध्यान हीट मैप या महत्व रैंकिंग पर निर्भर नहीं होना चाहिए।चुनौती नमूनों के लिए, त्रुटि मामले की बैकट्रैकिंग की जानी चाहिए: क्या मॉडल ने भविष्यवाणी समय बिंदु के बाद निदान का उपयोग किया था? अस्पताल या डिवाइस टेक्स्ट को शॉर्टकट मानें? क्या छवि कार्य-प्रासंगिक क्षेत्रों पर केंद्रित है? क्या बीमारी के दौरान बताए गए साक्ष्य निष्कर्ष का खंडन करते हैं? इन मुद्दों की नैदानिक विशेषज्ञों और इंजीनियरों द्वारा समीक्षा की जानी चाहिए, और विफलता प्रकारों को डेटा और मूल्यांकन सुधार आइटम के अगले दौर में परिवर्तित किया जाता है।
खरीद विनिर्देशों को वैज्ञानिक कतार योजना में बदलें
से जुड़े संकेतकों को "श्रव्य जटिलता पोर्ट्रेट तालिका" में बनाया जा सकता है: रोगी की पहचान, परामर्श का दायरा, प्रत्येक संकेतक के मूल मूल्य, गणना का आधार, क्या सीमा पूरी हुई है, निर्धारित करने में विफलता के कारण, साक्ष्य का स्थान और अंतिम स्तरीकरण।स्वीकृति जांच के दौरान, संकेतक तालिका और मेडिकल रिकॉर्ड के मूल पाठ को न केवल यह सत्यापित करने के लिए यादृच्छिक रूप से जांचा जाता है कि क्या आँकड़े शर्तों को पूरा करते हैं, बल्कि यह भी सत्यापित करने के लिए कि क्या मूल पाठ परिणामों का समर्थन करता है, क्या सांख्यिकीय विंडो सुसंगत हैं, और क्या बार-बार गणना की जाती है।मामलों के विभाग और तौर-तरीके वितरण की तुलना एक ही समय में लक्ष्य आवेदन परिदृश्यों से की जानी चाहिए।
एक अधिक स्थिर डिज़ाइन अनुक्रम है: पहले नैदानिक कार्यों और लक्षित आबादी को परिभाषित करें; फिर जटिलता आयाम और परिचालन चर निर्धारित करें; नियमों को स्थिर करें और उन्हें एक छोटे नमूने पर सत्यापित करें; चयनित स्थलों, विभागों, तौर-तरीकों और जनसंख्या वितरण का मूल्यांकन करें; अलग-अलग प्रतिनिधि समूह और चुनौती समूह; फिर रोगी-स्तरीय प्रशिक्षण/सत्यापन/परीक्षण विभाजन करें; और अंत में स्तरों द्वारा स्वतंत्र बाह्य मूल्यांकन और रिपोर्ट आयोजित करें।प्रत्येक चरण में एक प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्य संस्करण छोड़ा जाना चाहिए।थ्रेसहोल्ड चयन में न केवल डेटा उपलब्धता पर विचार करना चाहिए, बल्कि यह भी सुनिश्चित करना चाहिए कि यह वैज्ञानिक प्रश्न के अनुरूप है।
लैंगहुई परियोजना प्राधिकरण के दायरे में मेडिकल डेटा फील्ड मैपिंग, स्क्रीनिंग नियम, मेडिकल लेबलिंग विनिर्देश, ब्लाइंड परीक्षण और समीक्षा प्रक्रियाएं, डेटा कार्ड और मॉडल मूल्यांकन ढांचे की स्थापना में सहायता कर सकता है।विशिष्ट पैमाने, रोग के प्रकार, संस्थान, विशेषज्ञ आवंटन और स्वीकृति संकेतक दोनों पक्षों द्वारा पुष्टि किए गए अनुबंध और कार्यान्वयन योजना के अधीन हैं।जटिल मामलों का वास्तविक मूल्य "कठिनाई" को मार्केटिंग लेबल के रूप में लिखना नहीं है, बल्कि इसे अवलोकनीय, समीक्षा योग्य और सुधार योग्य बनाना है कि कौन से समूह और किन सूचना स्थितियों के तहत मॉडल विश्वसनीय या अविश्वसनीय है।
केस समूह "दृश्यमान मामलों" और "लक्षित जनसंख्या" के बीच अंतर की भी जांच करता है।एकल-केंद्र मेडिकल रिकॉर्ड अक्सर केवल अस्पताल में हुई घटनाओं को रिकॉर्ड करते हैं, और निदान, पिछली दवाएं, और अस्पताल के बाहर के परिणाम दिखाई नहीं दे सकते हैं; कठिन रोगियों को उच्च-स्तरीय अस्पतालों में स्थानांतरित किए जाने की अधिक संभावना है। यदि अनुसंधान का लक्ष्य एक निश्चित प्रकार के अस्पताल में निर्णय लेने में सहायता करना है, तो लक्षित जनसंख्या उस परिदृश्य तक सीमित होनी चाहिए; यदि इसे व्यापक आबादी पर लागू होने का दावा करना है, तो इसे सभी केंद्रों को कवर करने और रेफरल तंत्र की व्याख्या करने की आवश्यकता है।डेटा स्रोतों का दायरा उन प्रश्नों को निर्धारित करता है जिनका मॉडल उत्तर दे सकता है।रिकॉर्ड की पूर्णता को रोगी के स्वास्थ्य संबंधी तथ्यों की पूर्णता समझने की भूल नहीं की जा सकती।
जटिलता मेट्रिक्स एक दूसरे के साथ अत्यधिक सहसंबद्ध हो सकते हैं।गंभीरता, रहने की अवधि, परामर्श और डिस्चार्ज निदान सभी एक ही बीमारी प्रक्रिया या अस्पताल प्रक्रिया द्वारा संचालित हो सकते हैं, और उन्हें सीधे जोड़ने पर दोगुना भार पड़ेगा।प्रत्येक संकेतक के सीमांत वितरण, सहसंबंध और सह-घटना पैटर्न को पहले रिपोर्ट किया जा सकता है, और फिर नैदानिक विशेषज्ञ राय और सांख्यिकीय विश्लेषण के आधार पर एक स्तरीकृत रणनीति बनाई जा सकती है।थ्रेशोल्ड संवेदनशीलता विश्लेषण भी महत्वपूर्ण है: क्या ठहरने की अवधि की सीमा को थोड़ा समायोजित करने के बाद समूह की संरचना में महत्वपूर्ण परिवर्तन होता है? यदि परिवर्तन बड़ा है, तो इसका मतलब है कि स्तरीकरण सीमा पर निर्भर करता है, और रिपोर्टिंग करते समय यह संकेत दिया जाना चाहिए।
चयन पूर्वाग्रह को कम करने के लिए, स्क्रीनिंग से पहले हर, प्रत्येक चरण पर बहिष्करण की संख्या और कारणों को बनाए रखने की सिफारिश की जाती है।स्क्रीनिंग फ्लो चार्ट में यह दर्शाया जाना चाहिए कि स्रोत डेटा पूल से नियम-अनुपालक, लिंक करने योग्य, लेबल-पूर्ण और अंतिम नमूने तक प्रत्येक चरण में कितने मामले खो गए।यदि कतार में केवल पूरी जानकारी वाले मरीज ही आते हैं, तो मॉडल अधिक अराजक वास्तविक दुनिया के माहौल के बजाय सूचना प्रणाली में मानकीकृत रिकॉर्ड वाले मरीजों के लिए अधिक उपयुक्त हो सकता है।आप कुछ फ़ील्ड या मोड गायब होने पर मॉडल के व्यवहार का परीक्षण करने के लिए एक अलग "डेटा अपूर्ण चुनौती सेट" बना सकते हैं, और स्पष्ट कर सकते हैं कि कौन से लापता इनपुट अस्वीकृति या मैन्युअल समीक्षा को ट्रिगर करेंगे।
जटिल मामलों की जांच करते समय, अनुसंधान दल समूह डिजाइन और प्रमुख उपसमूहों को पूर्व-पंजीकृत कर सकते हैं, खासकर जब स्तरीकरण नियम परीक्षण परिणामों को प्रभावित कर सकते हैं।कठिन परिभाषाओं, सीमाओं और समापन बिंदुओं को पहले से तय करने से मॉडल के परिणाम देखने के बाद "कठिन मामलों" को समायोजित करने का जोखिम कम हो जाता है।यदि नियमों को दोहराया जाना चाहिए, तो उन्हें विकास डेटा का उपयोग करके खोजा जाना चाहिए और फिर स्वतंत्र सत्यापन डेटा में परिभाषाओं में स्थिर किया जाना चाहिए।संकेतक थ्रेशोल्ड और लेबलिंग नियमों में परिवर्तन को योजना संस्करण में लिखा जाना चाहिए, और परिवर्तन से पहले और बाद में नमूना संरचना की सूचना दी जानी चाहिए।खरीद-आधारित डेटा परियोजनाओं के लिए, यह वैज्ञानिक अनुसंधान निष्कर्षों से स्वीकृति अनुपालन को अलग करने में भी मदद करता है: अनुबंध अनुपात को पूरा करने का मतलब है कि वितरण समझौते को पूरा करता है, लेकिन इसका मतलब यह नहीं है कि नैदानिक प्रदर्शन सिद्ध हो गया है।
पदानुक्रमित मूल्यांकन का उपयोग मॉडलिंग करते समय यह पहचानने के लिए किया जा सकता है कि मॉडल केवल आसान उपसमूह पर प्रभावी है या नहीं। उदाहरण के लिए, स्पष्ट और विवादास्पद लेबल, एकल-मोडैलिटी और मल्टी-मॉडैलिटी पूर्ण, प्रारंभिक निदान और अनुवर्ती निदान, नियमित विभाग और अंतःविषय परामर्श, सुसंगत और असंगत विकृति विज्ञान आदि के समूहों का निरीक्षण करें।समूहों के बीच अंतर को न केवल मॉडल पूर्वाग्रह द्वारा समझाया जा सकता है, बल्कि नमूना आकार, रोग स्पेक्ट्रम और लेबल गुणवत्ता में अंतर से भी उत्पन्न हो सकता है; इसलिए, मूल नमूना आकार, सुविधा वितरण और आत्मविश्वास अंतराल को नैदानिक समीक्षा के साथ रिपोर्ट करने की आवश्यकता है।यदि किसी निश्चित उपसमूह के लिए बहुत कम डेटा है, तो इसे निष्कर्ष के रूप में अस्थिर बिंदु अनुमान को पैक करने के बजाय अपर्याप्त साक्ष्य के रूप में चिह्नित किया जाना चाहिए।
विधि सीमाएँ और डेटा स्रोत
यह आलेख मेडिकल डेटा फ़ील्ड और उपयोगकर्ताओं द्वारा प्रदान किए गए पुनर्खरीद आवश्यकता दस्तावेजों के आधार पर डेटा इंजीनियरिंग और कोहोर्ट डिज़ाइन के प्रमुख बिंदुओं का सारांश देता है, और सार्वजनिक सहकर्मी-समीक्षा अनुसंधान, तकनीकी मानकों और नियामक/रिपोर्टिंग दिशानिर्देशों के संयोजन में इस पर चर्चा करता है। अनुलग्नक में फ़ील्ड, फ़िल्टर थ्रेशोल्ड और मात्राएँ आवश्यकता विनिर्देशों के उदाहरण हैं और यह साबित नहीं करते हैं कि डेटा खरीदा गया है, वितरित किया गया है, या मॉडल सत्यापन पारित कर चुका है। इस आलेख में एल्गोरिदम और प्रक्रियाओं का उपयोग वैज्ञानिक अनुसंधान और इंजीनियरिंग डिजाइन चर्चाओं के लिए किया जाता है और यह चिकित्सा निदान या उपचार अनुशंसाओं का गठन नहीं करता है। विशिष्ट परियोजनाएँ प्राधिकरण, डेटा कार्ड, अनुबंध और नैतिकता/अनुपालन समीक्षाओं के अधीन हैं।
संदर्भ और तकनीकी मानक
- TRIPOD+AI statement: updated guidance for reporting clinical prediction models that use regression or machine learning methods, BMJ (2024)
- DECIDE-AI: reporting guideline for early-stage clinical evaluation of AI decision support systems, Nature Medicine (2022)
- External validation of clinical prediction models, BMJ (2024)
- Good Machine Learning Practice for Medical Device Development, FDA / IMDRF
