虚血性脳卒中患者の血栓溶解療法の意思決定を支援するための予測プロセスモニタリングの利用

Using predictive process monitoring to assist thrombolytic therapy decision-making for ischemic stroke patients.

• Haifeng Xu
• Jianfei Pang
• Xi Yang
• Mei Li
• Dongsheng Zhao

抄録

背景:

臨床ガイドラインは医療活動のベストプラクティスではあるが、臨床ガイドラインを医療現場での意思決定を支援するために活用するには、更新サイクルの長さや医師のガイドラインへのコンプライアンスの低さなどの制約がある。プロセスマイニング技術は、実際の症例データに基づいて、これらの臨床ガイドラインの欠点を改善する可能性を提供するものである。

BACKGROUND: Although clinical guidelines provide the best practice for medical activities, there are some limitations in using clinical guidelines to assistant decision-making in practical application, such as long update cycle and low compliance of doctors with the guidelines. Driven by data of actual cases, process mining technology provides the possibility to remedy these shortcomings of clinical guidelines.

方法:

本研究では、脳卒中患者の血栓溶解療法の意思決定を支援するために、臨床ガイドラインとの補完が可能な予測プロセスモニタリングを用いた臨床意思決定支援手法を提案している。まず、1191例のラベル付きデータセットを構築し、各症例が実際に血栓溶解療法を必要としているかどうか、臨床ガイドラインに適合しているかどうかを示す。症例のプレフィックス抽出と制御フローのフィルタリングを行った後、データフローを持つシーケンスを符号化し、対応する予測モデルを学習する。

METHODS: We propose a clinical decision support method using predictive process monitoring, which could be complementary with clinical guidelines, to assist medical staff with thrombolytic therapy decision-making for stroke patients. Firstly, we construct a labeled data set of 1191 cases to show whether each case actually need thrombolytic therapy, and whether it conform to the clinical guidelines. After prefix extraction and filtering the control flow of completed cases, the sequences with data flow are encoded, and corresponding prediction models are trained.

結果:

予測モデルの平均精度は，標識結果と比較して，静脈内血栓溶解療法で0.96，動脈血栓溶解療法で0.91，AUCはそれぞれ0.93，0.85であった。臨床ガイドラインの推奨値と比較して，我々の予測モデルの精度，再現性，AUCが高いことがわかった．

RESULTS: Compared with the labeled results, the average accuracy of our prediction models for intravenous thrombolysis and arterial thrombolysis on the test set are 0.96 and 0.91, and AUC are 0.93 and 0.85 respectively. Compared with the recommendation of clinical guidelines, the accuracy, recall and AUC of our predictive models are higher.

結論:

虚血性脳卒中患者の血栓溶解の意思決定を例に、本手法の性能と実現性を検証した。臨床ガイドラインが適用できない場合には、予測プロセスモニタリングを用いて過去の類似症例を参照することで、医師の意思決定を補助することが可能である。

CONCLUSIONS: The performance and feasibility of this method are verified by taking thrombolytic decision-making of patients with ischemic stroke as an example. When the clinical guidelines are not applicable, doctors could be provided with assistant decision-making by referring to similar historical cases using predictive process monitoring.