स्तन कैंसर के रोगियों में हृदय रोगों का जोखिम पूर्वानुमान: दीर्घकालिक इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड डेटा के साथ गहन सीखने का दृष्टिकोण

स्तन कैंसर के रोगियों में हृदय रोग के जोखिमों का सही अनुमान चिकित्सा निर्णय समर्थन और रोगी सुरक्षा के लिए महत्वपूर्ण है। इस अध्ययन ने वास्तविक दुनिया के इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड (EHRs) डेटा का उपयोग करके छह हृदय रोगों के लिए पूर्वानुमानित मॉडल विकसित और मूल्यांकित किया। हमने लंबे और छोटे समय की मेमोरी (LSTM) मॉडल में गायब मानों को संभालने के लिए एक प्रशिक्षण योग्य कमी तंत्र को शामिल किया, जिससे LSTM-D मॉडल बनाए गए ताकि दीर्घकालिक EHRs डेटा के आधार पर हृदय रोग के जोखिम का अनुमान लगाया जा सके। इसके अतिरिक्त, हमने नैचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग (NLP) विधियों का उपयोग करके क्लिनिकल पाठों से स्तन कैंसर के फिनोटाइप निकालने के लिए अनियोजित और संरचित डेटा को एकीकृत किया, ताकि पूर्वानुमान को बेहतर बनाया जा सके। हमारे LSTM-D मॉडल ने संपूर्ण हृदय विफलता, कोरोनरी धमनी रोग, कार्डियोमायोपैथी, मायोकार्डियल इंफार्क्शन, अस्थायी इस्कीमिक अटैक, और एओर्टिक रेजर्जिटेशन की भविष्यवाणी में आधारभूत मॉडलों को मात दी, जिसमें AUC स्कोर 0.7189 से 0.9548 के बीच थे। मॉडल प्रदर्शन के लिए 12-24 महीनों की अवलोकन खिड़कियाँ सबसे उत्तम पाई गईं। यह शोध सटीक, व्यक्तिगत देखभाल रणनीतियों को बढ़ाता है, जो स्तन कैंसर से बचे लोगों में हृदय संबंधी जोखिम के बेहतर प्रबंधन और प्रारंभिक हस्तक्षेप को सक्षम बनाता है।