Одна модель собрала историю пациента и предсказала её продолжение

Авторы пытались решить проблему, с которой обычные медицинские модели справляются плохо: записи пациента приходят в разное время, в разных форматах и не всегда по порядку. Одно обследование может появиться между двумя визитами, часть данных бывает числовой, часть — текстом или изображением, а развитие болезни не идёт по ровной заранее заданной линии. Поэтому модель сделали не под одну конкретную задачу, а как универсальную систему, которая учится продолжать историю пациента.

Внутри NOAH — трансформер, то есть модель, которая сопоставляет события между собой во всём длинном медицинском досье. Она умеет учитывать время не только как простую последовательность «раньше — позже»: специальный механизм связывает события в обоих временных направлениях. Ещё один слой переводит сложное состояние пациента в вероятностное скрытое представление — по сути, в компактное описание, допускающее несколько возможных вариантов развития событий.

Благодаря этому модель может не только делать обычный прогноз, но и менять заданный момент времени прогноза, распознавать заболевания без отдельного обучения под каждое из них и проигрывать условные сценарии: например, оценивать, как могла бы продолжиться история при другом вмешательстве. Авторы проверяли качество таких представлений на исходах, заболеваниях из 15 разделов международной классификации и 29 сопутствующих состояниях, а также на прогнозах времени до события. Раньше системы для историй пациентов обычно работали лишь с отдельными типами данных, ограниченным списком категорий или одной заранее выбранной задачей.