Como técnicas de imputação baseadas em aprendizado profundo estão sendo usadas para lidar com valores ausentes em dados de saúde?
Resposta curta: Uma revisão sistemática de 111 artigos mostrou que modelos de aprendizado profundo são usados para imputação em diferentes tipos de dados, com melhor acurácia que métodos não profundos na maioria dos estudos. A estratégia integrada é comum para dados temporais e multimodais. Ainda há questões de portabilidade, interpretabilidade e justiça.
Resposta
A revisão sistemática buscou artigos que descrevem o uso de modelos de aprendizado profundo para imputação de valores ausentes em dados de saúde. Foram incluídos 111 artigos, publicados até fevereiro de 2023, extraídos de cinco bases de dados. Os autores analisaram os estudos sob quatro perspectivas: tipos de dados, arquiteturas principais dos modelos, estratégias de imputação e comparações com métodos não baseados em aprendizado profundo.
Os resultados mostraram que os tipos de dados mais investigados foram dados tabulares estáticos (29%, 32/111) e dados temporais (40%, 44/111). Observou-se um padrão na escolha das arquiteturas: por exemplo, autoencoders e redes neurais recorrentes predominaram para dados temporais tabulares. A estratégia de imputação integrada, que resolve a imputação simultaneamente com tarefas downstream, foi a mais popular para dados temporais tabulares (52%, 23/44) e dados multimodais (56%, 5/9).
Além disso, os métodos de imputação baseados em aprendizado profundo apresentaram maior acurácia de imputação do que métodos não profundos na maioria dos estudos. No entanto, os autores destacam que esses modelos podem não ser superiores em todos os conjuntos de dados, mas é bastante possível que alcancem resultados satisfatórios para um tipo específico de dado ou conjunto de dados.
A conclusão aponta que os modelos de imputação baseados em aprendizado profundo são uma família de técnicas com diversas estruturas de rede, e sua designação na saúde geralmente é adaptada a tipos de dados com características diferentes. Ainda assim, persistem questões relacionadas à portabilidade, interpretabilidade e justiça desses modelos.
Para o médico, é importante reconhecer que a escolha da técnica de imputação deve considerar o tipo de dado e que a interpretabilidade e a justiça dos modelos são preocupações relevantes. O resumo não fornece detalhes sobre amostra ou desenho dos estudos incluídos, nem sobre limitações específicas de cada um.
O que o estudo mostrou
Revisão sistemática que incluiu 111 artigos de cinco bases de dados, publicados até fevereiro de 2023. Os estudos abordaram principalmente dados tabulares estáticos (29%, 32/111) e dados temporais (40%, 44/111). Autoencoders e redes neurais recorrentes predominaram para dados temporais tabulares. A estratégia de imputação integrada foi mais usada para dados temporais tabulares (52%, 23/44) e multimodais (56%, 5/9). Métodos de aprendizado profundo tiveram maior acurácia que métodos não profundos na maioria dos estudos.
Limitações
O resumo não informa as limitações dos estudos incluídos nem detalhes sobre a qualidade metodológica dos mesmos. Também não são fornecidos dados sobre heterogeneidade entre os estudos ou possíveis vieses de publicação. A conclusão destaca que os modelos podem não ser superiores em todos os conjuntos de dados, e que há questões de portabilidade, interpretabilidade e justiça a serem resolvidas.
Aplicação no consultório
Para a prática clínica e a gestão do consultório, o estudo reforça que a escolha de métodos de imputação deve ser guiada pelo tipo de dado disponível (por exemplo, tabular estático, temporal ou multimodal). Métodos de aprendizado profundo podem oferecer maior acurácia, mas exige-se cautela quanto à interpretabilidade e à justiça dos resultados, especialmente em decisões clínicas. O médico deve estar atento a essas questões ao utilizar sistemas que empregam tais técnicas.
Estudo citado
Handling missing values in healthcare data: A systematic review of deep learning-based imputation techniques. Artificial intelligence in medicine, 2023.
Autores: Liu M, Li S, Yuan H, Ong MEH, Ning Y, Xie F, Saffari SE, Shang Y, Volovici V, Chakraborty B, Liu N.
DOI: 10.1016/j.artmed.2023.102587 · PubMed: PMID 37316097
Perguntas para aprofundar
- Quais são as principais arquiteturas de aprendizado profundo usadas para imputação de dados de saúde?
- Como a estratégia de imputação integrada funciona em dados temporais e multimodais?
- Quais são os desafios de portabilidade e interpretabilidade em modelos de imputação baseados em aprendizado profundo?
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