SNOMED International džiaugiasi galėdamas paskelbti savo neseniai vykusio esybių susiejimo iššūkio nugalėtojus. Iššūkį, kuris vyko nuo 2024 m. sausio pradžios iki 2024 m. kovo 5 d., surengė ir organizavo SNOMED International, jame dalyvavo partnerių organizacijos; DrivenData, kuri rengia internetinius duomenų mokslo konkursus; AI konsultacija Veratai ir Physionet, sudėtingų fiziologinių signalų tyrimų šaltinis.
Iššūkio tikslas buvo apmokyti mašininio mokymosi modelius, kad būtų galima susieti klinikinius užrašus su konkrečiomis temomis, remiantis viešai prieinamai klinikiniais užrašų rinkiniu, kur visi duomenys nuasmeninti ir susieti su SNOMED CT sąvokomis.
Kadangi didžioji dalis pasaulio sveikatos priežiūros duomenų saugoma laisvo teksto dokumentuose (dažniausiai tai yra gydytojų klinikinės pastabos), gydytojams, tyrėjams ir kitoms suinteresuotosioms šalims gali būti sudėtinga analizuoti ir gauti reikšmingų įžvalgų iš nestruktūrizuotų duomenų. Iššūkio rezultatai rodo, kad taikydamos standartizuotą terminologiją, pvz., SNOMED CT, sveikatos priežiūros organizacijos gali konvertuoti šiuos laisvo teksto duomenis į struktūrinį formatą, kurį būtų galima lengvai analizuoti kompiuteriais, o tai skatina naujų vaistų atsiradimą, gydymo būtų tobulinimą ir pacientų savijautos gerinimą.
Iššūkis, kuriame galėjo dalyvauti bet kurios srities komandos ir asmenys, trims geriausiems nugalėtojams pasiūlė 25000$ prizą. Dalyviai galėjo stebėti savo progresą lyderių lentelėje, taip palaikant sveiką konkurenciją.
„SNOMED International dėkoja visoms organizacijoms, dirbusioms įgyvendinant šią iniciatyvą, ir visiems, kurie dalyvavo ir įvykdė iššūkį“, – sakė generalinis direktorius Don Sweete. „Kuo geriau suprasime, kaip SNOMED CT gali būti naudojamas analizuojant klinikinius užrašus, tuo daugiau naudos galėsime turėti. Dėl šio konkurso bus sukurti įrankiai ir metodai, kuriais bus galima dalytis SNOMED CT ir platesniuose sveikatos standartuose bei mokslinių tyrimų bendruomenėse ir kurie bus naudojami klinikiniams duomenims, šiuo metu užfiksuotiems laisvu tekstu, atrakinti ir papildyti. Taip demonstruojame gilias SNOMED CT galimybes, nesvarbu, ar siekiant palaikyti pacientų įrašų sąveiką, ar išgauti klinikinius duomenis tyrimams.“
Dalyviai ir nugalėtojai
Iššūkyje iš viso dalyvavo 553 asmenys, kurie visi buvo komandų nariai. Iš jų maždaug 40 pateikė galutinius reikalaujamus duomenis. Kai kurie dalyviai konkuruoja įvairiuose mašininio mokymo ir dirbtinio intelekto iššūkiuose, ne tik sveikatos priežiūros pramonėje, tai padidina SNOMED CT žinomumą kituose sektoriuose. Nugalėtojai buvo atrinkti remiantis sudėtingu matematiniu taškų skaičiavimo mechanizmu, kuris nustatė pergalės etaloną, kurį perkopė trys laimėjusios komandos.
Sveikinimai nugalėtojams:
- Pirma vieta ( 12500$ ): Guy Amit, Yonatan Bilu, Irena Girshovitz and Chen Yanover (KI Institute, Israel)
- Antra vieta ( 7500$ ): Gleb Sokolov, Mikhail Kulyabin and Aleksandr Galaida (Erlangen, Germany and Yerevan, Armenia)
- Trečia vieta ( 5000$ ): Vincenzo Della Mea, Mihai Horia Popescu and Kevin Roitero (Medical Informatics, Telemedicine & eHealth Lab, Italy)
Norėdami sužinoti daugiau apie nugalėtojus, etaloninį sprendimą ir konkurencijos metriką, skaitykite naujausią „DrivenData“ tinklaraštį.
SNOMED International vyriausiasis skaitmeninės informacijos pareigūnas Rory Davidsonas sakė: „Kadangi tai pirmas kartas, kai organizacija surengė tokį konkursą, buvo sunku numatyti bendruomenės susidomėjimo ir dalyvavimo lygį. Labai džiaugiamės, kad sulaukėme tiek daug dalyvių, ypač atsižvelgiant į nišinį subjekto pobūdį, susiejantį su pačiu SNOMED CT.“ Rory paaiškino: „Vienas iš naudingų rezultatų yra tai, kad dalyvavo komandos, kurių keliai greičiausiai niekada nebūtų susikirtę su SNOMED CT ir subjektų susiejimu, jei nebūtume surengę konkurso. Pristatydami SNOMED CT naujoms bendruomenėms, su kuriomis anksčiau nedirbome, galime pasidalinti žinute, kaip terminologija gali būti naudojama kartu su įvairiomis dirbtinio intelekto technologijomis siekiant pagerinti sveikatos priežiūros duomenų kokybę.“
Veratai AI konsultantas Willas Hardmanas pridūrė, kad nors esama daug esamų subjektų susiejimo metodų ir modelių, viešojoje erdvėje yra labai mažai našių, gerai parengtų subjektų susiejimo modelių rinkinių, skirtų įvairiems naudojimo atvejams. Vykdydami šį iššūkį, jis teigė, kad tikisi trijų galimų rezultatų: pirmasis – mokslinių tyrimų skatinimas kuriant gerus atvirojo kodo subjektų susiejimo modelius; antra, mokyti žmones, kuriančius subjektų susiejimo modelius, kaip išgauti žinias iš tikslinės žinių bazės ir panaudoti; ir trečia – gero, viešai prieinamo, SNOMED CT koduoto duomenų rinkinio sukūrimas.
Tomas Josephas Pollardas, MIT mokslininkas ir „PhysioNet“ techninis direktorius, sakė, kad „anotuotų sveikatos duomenų prieinamumas yra labai svarbus siekiant tobulinti pacientų priežiūrą ir medicininius tyrimus. Rankinis duomenų anotavimas standartizuotomis sąvokomis tebėra sudėtinga ir daug darbo reikalaujanti užduotis. Per šią partnerystę „PhysioNet“ ir SNOMED International dirbo kartu su pasauline mokslinių tyrimų bendruomene, kad nustatytų naujus esybių susiejimo etalonus. Iššūkis pabrėžia didelį dirbtinio intelekto pažangos potencialą pakeisti anotavimo procesą, atveriant kelią medicinos tyrimų naujovėms, kurios galiausiai galėtų pagerinti pacientų rezultatus.“
Tolimesni žingsniai
SNOMED International peržiūrės iššūkio rezultatus, kad geriau suprastų, ko galima pasimokyti. Vienas iš žinomų rezultatų yra tai, kad proceso metu sukurti artefaktai, tokie kaip anotacijų gairės ir išmoktos pamokos, bus pasidalinti su SNOMED International nariais ir platesne bendruomene. Laimėję sprendimai taip pat bus paskelbti ir atviru kodu, todėl jie bus laisvai prieinami.
„Esybių susiejimo iššūkis neduos konkretaus sprendimo, kurį jau rytoj bus galima prijungti prie savo sistemos, tačiau išmoktos pamokos yra neįkainojamos ir padeda mums geriau suprasti ir informuoti apie plačias SNOMED CT galimybes“, – sakė Rory.
Konkurso pabaiga žymi metus trukusio planavimo proceso pabaigą ir galbūt papildomų pastangų iliustruoti ir panaudoti SNOMED CT sveikatos priežiūros duomenų analizėje pradžią. SNOMED International šiuo metu peržiūri, kokie gali būti būsimi konkursai, įskaitant skirtingus duomenų rinkinius, iššūkius ar net kalbą. Tokių konkursų rengimo iššūkiai apima tinkamo duomenų rinkinio parinkimą ir galimų partnerių paiešką bei pakartojamumo, valdymo ir etaloninių balų nustatymo mechanizmą.
Daugiau informacijos iššūkio puslapyje.