DOI: https://doi.org/10.3389/fmed.2026.1746867
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41658614
تاريخ النشر: 2026-01-23
المؤلف: Sebastian Daniel Boie وآخرون
الموضوع الرئيسي: تعلم الآلة في الرعاية الصحية
نظرة عامة
تقدم هذه القسم نظرة عامة على التحديات والفرص المرتبطة بتطبيق التعلم الآلي (ML) في التخدير وطب العناية المركزة، والتي تتميز بمصادر بيانات غنية ومتنوعة. تسلط الضوء على التعقيدات المرتبطة باستخدام تدفقات البيانات غير المتجانسة، مثل السجلات الصحية الإلكترونية المنظمة، والنصوص السريرية، وسلاسل الزمن الفسيولوجية عالية التردد، من أجل التنبؤ الدقيق بالنتائج وتصنيف المخاطر. تشمل القضايا الرئيسية تباين البيانات، والقيم المفقودة، وتغير الدقة، والنتائج السريرية المحددة بشكل غير واضح، مما يعقد الاستخدام الثانوي للبيانات الروتينية ويعيق القابلية للتكرار والشفافية في تطبيقات التعلم الآلي.
تناقش المقالة ثلاث طرق بيانات—البيانات الجدولية، والنصوص السريرية، وسلاسل الزمن—وتحدياتها المحددة، بالإضافة إلى استراتيجيات معالجة البيانات المختلفة ونماذج التعلم الآلي. تصنف استراتيجيات الدمج متعددة الوسائط إلى دمج مبكر، ودمج وسيط، ودمج متأخر. يجمع الدمج المبكر الميزات في تمثيل موحد للتنبؤات الأساسية، بينما يستخدم الدمج الوسيط مشفرات محددة للوسائط لالتقاط الاعتماديات بين الوسائط، مما ينتج عنه نماذج أكثر تعقيدًا. يجمع الدمج المتأخر مخرجات من نماذج محسّنة، مما يعزز القوة والمرونة للتطبيقات في الوقت الحقيقي. يقترح المؤلفون أن تطوير مجموعات بيانات متعددة المراكز وبنى تحتية متحدة قد يسهل استخدام هياكل الدمج الوسيط ونماذج الأساس متعددة الوسائط، مما يحسن في النهاية تصنيف المخاطر والعلاج الشخصي في إعدادات ما قبل الجراحة والعناية المركزة.
مقدمة
تسلط المقدمة الضوء على التعقيدات والتحديات التي تواجهها وحدات التخدير والعناية المركزة بسبب الكميات الهائلة من البيانات الناتجة عن الإشارات الفسيولوجية المستمرة، والسجلات الصحية الإلكترونية (EHRs)، ومخرجات الأجهزة. أدوات اتخاذ القرار السريرية التقليدية أصبحت غير كافية بشكل متزايد في إدارة هذا الفيض من البيانات، مما يمهد الطريق لتطبيقات التعلم الآلي (ML) التي تهدف إلى تحسين الممارسات في ما قبل الجراحة والعناية المركزة. تشمل التطبيقات الرئيسية للتعلم الآلي التنبؤ بالمضاعفات مثل إصابة الكلى الحادة والهذيان بعد الجراحة، بالإضافة إلى المراقبة في الوقت الحقيقي لخفض ضغط الدم والكشف المبكر عن الإنتان.
ومع ذلك، فإن استخدام البيانات السريرية الروتينية للبحث مليء بالصعوبات، بما في ذلك مشكلات جودة البيانات، وعدم التناسق، وتغير الدقة عبر المؤسسات. تهدف جهود التوحيد، مثل نموذج البيانات الشائعة لشراكة النتائج الطبية الملاحظة (OMOP) وموارد التداخل السريع للرعاية الصحية (FHIR)، إلى معالجة هذه التحديات. تناقش المقدمة أيضًا تعقيدات البيانات المفقودة، المصنفة إلى مفقودة تمامًا عشوائيًا (MCAR)، ومفقودة عشوائيًا (MAR)، ومفقودة ليست عشوائية (MNAR)، مما يعقد التنبؤ بالنتائج. ستستكشف الورقة ثلاث طرق بيانات رئيسية—البيانات الجدولية، والملاحظات السريرية، وبيانات سلسلة الزمن—مع معالجة التحديات المرتبطة بكل منها والمنهجيات لتحليلها بشكل مشترك لتحسين التنبؤات بالنتائج.
نقاش
في هذا القسم النقاشي، يستكشف المؤلفون دمج ثلاث طرق بيانات رئيسية—البيانات الجدولية، والنصوص الحرة، وسلاسل الزمن—في سياق التخدير والعناية المركزة. تقدم كل طريقة تحديات ورؤى فريدة لمراقبة المرضى والتنبؤ بالنتائج. تعاني البيانات الجدولية، المنظمة في تنسيقات محددة مسبقًا، غالبًا من مشكلات جودة مثل عدم تناسق الوحدات والقيم الشاذة، والتي يمكن معالجتها من خلال التوحيد وتقنيات القياس القوي. النصوص الحرة، رغم غناها بالمعلومات السياقية، تطرح صعوبات في التحليل بسبب طبيعتها غير المنظمة وتغير ممارسات التوثيق. تتطلب بيانات سلسلة الزمن، التي تلتقط التغيرات الفسيولوجية الديناميكية، معالجة دقيقة للعيوب والقيم المفقودة، مع استخدام الأساليب الحديثة للشبكات العصبية المتكررة للتحليل المباشر.
يناقش المؤلفون استراتيجيات دمج مختلفة لدمج هذه الطرق، بما في ذلك الدمج المبكر، والدمج الوسيط، والدمج المتأخر. يدمج الدمج المبكر البيانات على مستوى الإدخال، مما يؤدي غالبًا إلى فقدان المعلومات المحددة للوسائط. يسمح الدمج الوسيط، الذي يعالج كل وسيلة من خلال مشفرات مخصصة قبل دمجها، بتفاعلات معقدة وقد أظهر أداءً تنبؤيًا واعدًا. بينما يكون الدمج المتأخر، رغم كونه وحدويًا وقويًا أمام البيانات المفقودة، لا يلتقط الاعتماديات بين الوسائط. يؤكد المؤلفون أن اختيار استراتيجية الدمج يجب أن يتماشى مع مهمة التنبؤ المحددة، مع مراعاة عوامل مثل الموارد الحاسوبية وتوافر البيانات. ويخلصون إلى أن التعلم الآلي متعدد الوسائط يحمل إمكانات كبيرة لتعزيز اتخاذ القرار السريري والعلاج الشخصي في التخدير والعناية المركزة.
DOI: https://doi.org/10.3389/fmed.2026.1746867
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41658614
Publication Date: 2026-01-23
Author(s): Sebastian Daniel Boie et al.
Primary Topic: Machine Learning in Healthcare
Overview
The section provides an overview of the challenges and opportunities associated with applying machine learning (ML) in anesthesiology and intensive care medicine, which are characterized by rich and diverse data sources. It highlights the complexities involved in utilizing heterogeneous data streams, such as structured electronic health records, clinical text, and high-frequency physiological time series, for accurate outcome prediction and risk stratification. Key issues include data heterogeneity, missing values, variable granularity, and ambiguously defined clinical outcomes, which complicate the secondary use of routine data and hinder reproducibility and transparency in ML applications.
The article discusses three data modalities—tabular data, clinical text, and time series—and their specific challenges, along with various data preprocessing strategies and ML modeling approaches. It categorizes multimodal fusion strategies into early, intermediate, and late fusion. Early fusion aggregates features into a unified representation for baseline predictions, while intermediate fusion employs modality-specific encoders to capture cross-modal dependencies, yielding the most complex models. Late fusion combines outputs from optimized models, enhancing robustness and modularity for real-time applications. The authors suggest that the development of multi-centric datasets and federated infrastructures could facilitate the use of intermediate-fusion architectures and multimodal foundation models, ultimately improving risk stratification and personalized therapy in perioperative and intensive care settings.
Introduction
The introduction highlights the complexities and challenges faced in anesthesiology and intensive care units due to the vast amounts of data generated from continuous physiological signals, electronic health records (EHRs), and device outputs. Traditional clinical decision-making tools are increasingly inadequate in managing this data deluge, paving the way for machine learning (ML) applications aimed at enhancing perioperative and intensive care practices. Key applications of ML include predicting complications such as acute kidney injury and postoperative delirium, as well as real-time monitoring for hypotension and early detection of sepsis.
However, the use of routine clinical data for research is fraught with difficulties, including data quality issues, inconsistencies, and varying granularity across institutions. Standardization efforts, such as the Observational Medical Outcomes Partnership (OMOP) common data model and Fast Healthcare Interoperability Resources (FHIR), aim to address these challenges. The introduction also discusses the complexities of missing data, categorized into missing completely at random (MCAR), missing at random (MAR), and missing not at random (MNAR), which complicate outcome prediction. The paper will explore three primary data modalities—tabular data, clinical notes, and time-series data—while addressing the challenges associated with each and the methodologies for their joint analysis to improve outcome predictions.
Discussion
In this discussion section, the authors explore the integration of three key data modalities—tabular data, free text, and time series—in the context of anesthesiology and intensive care. Each modality presents unique challenges and insights for patient monitoring and outcome prediction. Tabular data, structured in predefined formats, often suffers from quality issues such as inconsistent units and outliers, which can be addressed through standardization and robust scaling techniques. Free text, while rich in contextual information, poses difficulties in analysis due to its unstructured nature and variability in documentation practices. Time series data, capturing dynamic physiological changes, require careful handling of artifacts and missing values, with modern approaches leveraging recurrent neural networks for direct analysis.
The authors discuss various fusion strategies for combining these modalities, including early, intermediate, and late fusion. Early fusion integrates data at the input level, often leading to loss of modality-specific information. Intermediate fusion, which processes each modality through dedicated encoders before combining them, allows for complex interactions and has shown promising predictive performance. Late fusion, while modular and robust to missing data, does not capture interdependencies between modalities. The authors emphasize that the choice of fusion strategy should align with the specific prediction task, considering factors such as computational resources and data availability. They conclude that multimodal machine learning holds significant potential for enhancing clinical decision-making and personalized therapy in anesthesiology and intensive care.