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评估有问题阿片类药物使用的新型数字方法

个人经历矿业体积15，文章号:14（2022）引用本文

摘要

阿片类药物的流行继续因过量服用和沉重的社会和经济负担造成生命损失。许多发展出问题阿片类药物使用(POU)的人是在接触处方阿片类镇痛药后这样做的。因此，准确识别和分类POU的危险因素非常重要。在这篇综述中，我们讨论了POU的病因学，并强调了识别其危险因素的新方法。这些方法包括应用多基因风险评分(PRS)和不同的机器学习(ML)算法，与来自电子健康记录(EHR)、临床记录、患者人口统计数据和数字足迹的数据结合使用。这些类型的数据和方法的实施和协同作用可以通过增加患者相关危险因素的知识库，大大有助于降低POU的发生率和阿片类药物相关的死亡率，这可以帮助改善阿片类镇痛药的处方实践。

同行评审报告

背景

有问题的阿片类药物使用(POU)的流行及其后果仍然是严重的社会问题。在2019年美国发生的7.1万例过量死亡中，超过70%与阿片类药物有关[1，2］．虽然大多数致命阿片类药物过量涉及非法制造和/或获得的阿片类药物[2]，就像芬太尼和海洛因一样，大多数滥用阿片类药物的人最初会被开阿片类药物治疗疼痛[3.，4，5］．因此，开发有效的方法来识别与医疗保健机构中POU启动相关的风险因素，有助于更安全的阿片类药物处方实践，并减少长期和大量使用阿片类药物的有害后果。

与确定POU风险因素相关的主要挑战部分源于概念本身的复杂性。POU由许多术语描述，每个术语都存在严重程度的连续区间，阿片类药物滥用被认为是最不严重的，阿片类药物依赖通常被认为是最严重的[6］．然而，这在文献中有所不同[7］．除了这些术语外，还有《精神障碍诊断与统计手册第五版》(DSM-5)阿片类药物使用障碍(OUD)的临床诊断，其中包含了POU连续统中的术语，并根据满足的标准数量提供了严重程度[8］．尽管OUD诊断包含POU连续体，但在文献和患者医疗记录中，滥用、滥用、成瘾和依赖等术语仍然被广泛使用，并且可以描述伴有或不伴有OUD诊断的POU [9，10，11］．由于术语的模糊性和术语之间的潜在重叠，报道的与pouu相关的性状的流行率差异很大[7，9，10]而通常未被报道或漏报[12，13，14，15］．然而，尽管描述和量化POU作为健康决定因素的挑战带来了困难，许多接触阿片类镇痛药的人在一定程度上出现了问题性使用。

确定POU风险因素的第二个困难来自风险来源本身。POU表型的变异有三个来源:遗传变异、环境变异和两者之间的相互作用[16]，其中前两项已被证明是pouou流行和严重程度的重要因素[17，18，19，20.，21，22，23，24，25，26，27］．然而，尽管人类生活在复杂的生活中，重要的互动和事件经常发生，但潜在的、可能是重要的风险来源通常被忽视或没有被认识到。28，29，30.］．风险的遗传和环境维度的扩大产生了许多需要考虑的来源，包括组学数据、电子医疗记录、人口统计和个人历史，以及数字足迹，其中包括但不限于社交媒体活动(图2)。1)．因此，捕捉个体更大的表型和环境特征有可能大大改善POU的风险评估。

图1
图1

使用拼图说明POU风险潜在来源的概念图像。正确的拼图(病史数据和生命期和当前精神疾病共病)代表通常从电子健康记录(EHR)、临床记录或结构化评估/问卷中挖掘出来的表型。左边的拼图部分(数字足迹和环境与社会数据)主要代表可以从EHR、临床记录、结构化评估/问卷、社交媒体和生物识别技术中获得的环境数据。中间的拼图(组学数据)代表大规模的遗传、表观遗传、蛋白质组学和代谢组学数据。这部分连接了图像的两个方面，因为与环境和更大的表型之间可能存在协同和/或因果关系

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POU作为一种可测量的特征，其复杂性从数据科学的角度提出了许多挑战，因为模糊的POU相关术语及其复杂但缺乏探索的根本原因[6，7，28，30.，31］．尽管人工智能、生物信息学和计算生物医学领域最近取得了许多进展，但这些问题使得强大的数字方法难以实现。在这篇综述中，我们讨论了在评估疾病风险时考虑所有可用数据来源的重要性，如何将POU作为生物医学研究中感兴趣的特征进行探索，以及可用于探索复杂和多样化数据集的新型数字方法和技术。我们的目标是说明如何多样化和扩展数据采集和方法，可以改善POU风险评估和预测，潜在地减轻POU对患者、家庭和社会的不利影响。

复习的方法

为了汇总文献中POU的重要预测因子，我们使用谷歌Scholar中的搜索词“阿片类药物使用障碍的风险因素”和“阿片类药物使用障碍的预测因子”，在这两个搜索词的前100个搜索结果中确定过去10年的科研文章和临床研究。我们使用这些信息来创建图。2(橙色酒吧)。包括图中所示的基因/位点信息。2(蓝条)，我们整合了以前综述中实现的文献搜索协议的数据[31］．

图2
图2

在我们的文献检索中，精神障碍和物质使用障碍是问题阿片类药物使用(POU)表型的重要指标，柱状图(橙色)和精神障碍和物质使用障碍与POU之间共享的基因/位点数量的柱状图(蓝色)(见参考文献[28为方法论)。共享的基因/位点关联反映了每种疾病作为POU的重要预测因素的相对代表性。抑郁、尼古丁和酒精使用障碍以及焦虑障碍与POU表现出高度共享的遗传责任，是POU最重要的指标。然而，尽管POU预测较低，但精神分裂症与POU表现出高度共享的遗传责任

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POU的危险因素

POU的风险因素可能很大，包括可能不明显或不易获得的数据来源。然而，危险因素可能源于五个基本来源(图2)。1):包括精神障碍和物质使用障碍(包括以前使用阿片类药物)在内的终生和当前精神疾病共患病[32，33，34]、来自电子病历数据和临床记录的病史[35，36]、环境和社会因素，包括人口统计和个人历史[28]、包括社交媒体和生物识别在内的数字足迹[37，38，39]，组学数据包括遗传、表观遗传、转录组和其他大规模生物学数据[19，20.，21，22，23，24，25，26，27］．在无花果。1，拼图图像的右侧代表医学/生物表型，左侧主要代表环境特征。在中心，组学数据连接了概念图像的两边，说明患者的基因型可能与环境和更大的表型具有协同和/或因果关系。

在上述信息来源中，共病期和当前的精神疾病诊断可能是POU及其发展的最重要指标。例如，烟草使用障碍(TUD)在药物辅助治疗计划的POU患者人群中的共病率高达98% [40，41，42，43］．TUD也是POU常见的发病前危险因素，与阿片类药物使用的开始和持续以及OUD的发展有关[44］．可卡因使用障碍也与POU有类似的关系[45，46]、酒精使用障碍[47]，以及吸食大麻[48］．情绪和焦虑障碍通常也与POU有关。抑郁症本身就与阿片类药物复发的风险有关[34]、滥用阿片类药物[49]，诊断为OUD [50]，以及过量服用oud导致死亡的风险[51]，而焦虑症与阿片类药物复发有关[34]、非医疗用途[52]，以及误用[53］．数字2(橙色柱)说明在我们的文献检索标准中，精神疾病被发现为POU表型的重要指标的频率(见回顾方法)[10，17，44，47，49，50，52，53，54，55，56，57，58，59，60，61，62，63，64，65，66，67，68，69，70，71，72，73，74，75，76，77，78，79，80，81］．抑郁、尼古丁使用/吸烟状况、酒精使用和焦虑障碍是POU最常见的预测因素(图。2；橙色酒吧)。除了这些合并症作为POU的危险因素外，未来POU发展的最强指标是过去使用阿片类药物或POU的情况[10，17，44，47，49，50，52，53，54，55，56，57，58，59，60，61，62，63，64，65，66，67，68，69，70，71，72，73，74，75，76，77，78，79，80，81］．由于精神疾病与POU之间关系的性质，药物使用/滥用史和精神疾病虽然有时难以获得，但却是POU风险评估的重要数据来源。

导致POU风险的其他主要因素是个体的遗传和表观遗传特征[22，24，27，82，83］．通过全基因组关联研究(GWAS)和候选基因研究，几种遗传变异与阿片类药物的使用和依赖有关。其中最重要的是位于编码μ-阿片受体1 (OPRM1)，这些基因可能在POU的遗传学和药物遗传学方面发挥作用[22，24，27，82］．结构和表观遗传变异也与POU有关。例如，基因中的拷贝数变异KCND2而且MAP3K4与阿片类药物依赖有关[83]和阿片类暴露已被证明可诱导组蛋白乙酰化、组蛋白甲基化、DNA甲基化和非编码RNA表达的显著变化，这些变化共同具有影响许多基因靶点表达的能力[84］．许多与各种POU表型相关的遗传变异也与其他精神疾病有关。数字2(蓝条)说明每种疾病有多少基因或位点也与POU表型相关[31］．在某种程度上反映了文献中每种疾病作为POU重要预测因素的相对代表性(图。2；橙色条)，与尼古丁使用、精神分裂症、抑郁症和酒精使用相关的基因与POU的共同遗传责任最强(图。2；蓝条)[31］．虽然已经进行了大量研究，以确定导致POU的遗传因素和与其他疾病共享的遗传因素，但使用现代和可靠的方法正在发现新的变异，突出了在评估POU风险时收集高质量基因组数据的重要性[85］．

患者的病史通常可通过EHR结构化数据和临床记录获得，可为POU风险评估提供广泛有用的信息。然而，电子病历数据和临床记录的结构和格式并不统一，可能会因医疗机构而有所限制和/或难以浏览[86，87］．尽管如此，在考虑POU风险时，应尽可能多地收集每个患者的数据，因为与此相关的许多非生物预测因素包括教育水平、婚姻状况、收入、地理位置和保险状况[17，49，63，88］．当然，也有POU风险的生物学预测因素，包括但不限于BMI、种族、年龄、性别、用药史、手术史、共病性疾病和内表型[17，49，50，51，88，89］．内表型被定义为与疾病特征相关或有助于疾病特征的生理特征[89］．例如，高血压的一种内显型是血压。临床记录也可以作为POU风险指标的可靠来源，因为它们可以捕获结构化EHR数据中无法获得的关键信息。在临床就诊期间，患者可能与医疗保健专业人员讨论可能与POU发展风险相关的主题，但在特定的EHR数据输入字段中无法捕获这些主题[36］．如果这些信息以电子方式记录，自然语言处理(NLP)方法可以从类型化语言中识别出有助于制定风险评估协议的特征[64，90］．其他潜在的风险来源可能来自住院期间的疼痛和精神健康评估，因为这两者的评级与POU有关[66，91，92］．为捕捉这些类型的信息而设计的系统的一个例子是患者报告的结果测量信息系统®(PROMIS®)，它可以生成包括愤怒、焦虑、抑郁、疼痛行为和疼痛干扰在内的几个指标的分数。如果有，这些类型的数据应纳入POU风险评估，因为精神健康和POU感知疼痛之间的关联强度。

也许对POU风险评估来说，最难以捉摸的数据来源来自个人的物理和数字环境。如上所述，个人生活的许多方面已被证明是POU的重要指标[17，18］．这些信息大多无法在电子病历数据中获得，但可以通过临床记录、结构化评估或问卷调查或从社交媒体数据中获得。例如，从阿片类药物相关组的文本分析Reddit.com确定了OUD、阿片类药物复发和寻求康复行为的重要危险因素[39］．然而，最引人注目的是，72%的旧病复发患者在10种可能的情感类别中有两种表现出强烈的情感语言——“快乐”和“消极”。这意味着复发与极端情绪有关，旨在支持情绪调节的治疗可以降低复发风险或增加阿片类药物使用[39］．另一个例子是利用Twitter上超过9000个与阿片类药物相关的帖子和人口统计信息[37］．使用NLP和ML分类，在宾夕法尼亚州被归类为与阿片类药物滥用相关的职位与实时过量死亡率之间发现了显著相关性[37］．虽然这些方法很强大，但这些例子要么是匿名的，要么与患者的病史无关，因此很难用于临床情况下的POU风险评估。然而，来自Facebook的文本和人口统计数据与个人的EHR数据相关联，在各种ML算法中实现，以预测包括糖尿病、高血压、抑郁症和消化问题在内的医疗状况[38］．此外，Facebook数据的加入显著提高了21种疾病类别中18种模型的预测精度[38］．值得注意的是，在心理健康状况中，对焦虑、抑郁和精神病的预测显示出最大的改善[38］．来自社交媒体的数据还可以提供对风险因素的额外洞察，这是电子病历数据无法做到的，因为患者的个人历史和日常经历的许多方面都无法在医疗记录中获得。这些研究说明了如何编码的社交媒体语言和人口数据，就像遗传变异一样，可以用作ML方法中的疾病因素。此外，对精神病学特征的预测意义表明，社交媒体数据在评估许多物质使用障碍(包括POU)风险的因素方面可能是强大的。38］．最后，来自智能手表和手机应用程序等来源的生物特征数据可以深入了解患者的锻炼制度或睡眠时间表等。因为更多的体育活动与较少的阿片类药物使用有关[17]而大量使用阿片类药物与睡眠中断有关[93]，生物特征数据可用于POU风险评估。将这些类型的数据与患者的病史联系起来，可以显著改善POU风险评估。

量化和分类POU

由于POU是一种广泛的表型，将其分类或量化其水平作为表型或响应变量具有挑战性。使用、误用、依赖、上瘾和滥用等术语没有普遍接受的标准，因此;通常不会转化为实验间有用的比较[7］．然而，在OUD的情况下，因为它是一种临床诊断，它的存在或不存在或其严重程度都可以作为风险评估的有用表型。尽管如此，依赖OUD的诊断进行风险评估仍有局限性。首先是对疾病的诊断不足，导致无法发现风险因素和/或预测模型表现不佳[12，13，14，15］．第二个限制是，不同临床医生或医疗机构对OUD诊断的标准和/或严重程度的解释存在差异[94］．解决这一限制的一个可能的解决方案是阿片类药物暴露或使用的量化。虽然临床上有许多阿片类镇痛药，但各种阿片类镇痛药的剂量可以标准化为吗啡当量剂量(MED)，也称为吗啡毫克当量日剂量(MEDD)或吗啡毫克当量(MME) [95］．国际上现有的其他换算指标包括限定日剂量[96]及口服吗啡当量[97］．这种方法的一个潜在缺点是MME没有解释个体之间的生物学、遗传或药代动力学差异，这突出了在进行风险评估时从不同来源收集数据的重要性，并将MME与OUD的临床诊断或其他可能存在的与pou相关的术语结合使用。

MME也优于OUD诊断或与pou相关的术语，特别是来自EHR的术语，因为它是一个连续变量。在ML管道中基于回归的方法中，连续变量在统计上更强大，并且可以转换为离散变量以利用基于分类的方法。离散变量，如OUD存在/不存在或由满足的标准衡量的严重程度，仅局限于基于分类的方法，因为它们不能固有地转换为连续变量。MME可以根据预先确定的剂量范围或在手术等医疗程序前后的变化增量转换为离散水平。

预测术后MME可能是手术成功的一个有力指标，因为择期手术的主要目标是减少患者的疼痛，从而减少MME。然而，许多患者在手术后会经历更大的疼痛[98]，可能导致更高水平的MME。确定这类结果的因素可以帮助临床医生确定手术是否符合患者的最大利益，因为高水平的MME与阿片类药物过量死亡和阿片类药物相关毒性有关[81］．随着人们对这一风险的认识不断提高，人们正在努力减少阿片类镇痛药的使用，例如，在手术指征时使用非甾体抗炎药或其他非阿片类镇痛药[99，One hundred.］．除了MME之外，收集并包括患者在术前和术后提供的疼痛评级也很重要[92］．这些数据可以与MME合并来预测手术后的疼痛反应，因为MME与疼痛呈正相关[98］．

POU风险评估数字方法的进展与局限性

多基因风险评分

多基因风险评分(PRSs)是一种评估个体特定性状遗传风险的有效方法，也是一种有前途的疾病风险评估方法。关于POU的PRSs文献虽然有限，但正在增长。在最近一项对大型混合血统队列的研究中，计算了四种物质使用特征(酒精使用障碍、OUD、开始吸烟和终生使用大麻)的PRSs [101］．在非洲裔美国人中，酒精使用障碍的PRS和在欧洲裔美国人中，酒精使用障碍、OUD和开始吸烟的PRS与他们各自的精神疾病诊断和统计手册(DSM)诊断和标准计数相关——突出了PRS的预测能力。这些PRSs的全表型关联研究(PheWAS)显示与其他物质使用表型的关联最多。例如，OUD的PRS与7种物质使用表型类别相关，其中最强的是DSM-5对烟草依赖的诊断。一项针对欧洲裔美国人的大型meta-GWAS发现了酗酒问题的基因位点，在酗酒问题与138种表型之间存在显著的遗传相关性[102］．与其他酒精表型、烟草表型和包括抑郁症、精神分裂症和双相情感障碍在内的精神疾病的遗传相关性最高。这些结果强调了PRS在识别物质使用障碍风险和各种精神合并症之间共享的遗传责任方面的效用。

尽管PRS在识别和量化疾病风险方面具有潜在效用，但它有固有的局限性。许多研究的样本具有特定的祖先背景，这限制了PRS的适用性。尽管如此，将队列限制到特定的祖先背景是一种常见的做法，因为包括多个祖先群体，除非通过元分析，忽略了他们不同的遗传结构和等位基因频率[103］．prs已被证明在不同人群中只能提供有限的效用[104］．此外，当数据按社会经济地位、年龄和性别等特征分层时，即使在人口群体内，PRSs也可能存在显著差异[105］．

由于为GWAS招募和评估大样本的困难，使用与基因组数据相关联的EHR数据进行PRS预测变得越来越普遍，这是由于可获得的表型的广泛阵列，可以进行研究的速度，以及潜在的高可重复性。然而，这些好处也伴随着挑战。最近的一项综述强调了将医疗记录与基因组生物库数据联系起来的一些挑战，以及如何限制或删除它们的考虑[89］．潜在的困难包括普遍正确地定义疾病表型(例如，由于缺乏普遍认可的表型，这对POU来说可能很困难)，国际疾病分类(ICD)代码系统的复杂性和冗余，使用仅代表一个祖先群体的数据集的GWAS总结统计的有限适用性，以及与常见变体相关的小效应量[89］．然而，这些限制和挑战可以通过使用正确的工具来减轻。例如，由ICD编码或复杂疾病表型(如POU)引入的许多模糊性可以通过使用专门设计用于处理不同类型数据(如EHR数据)的表型算法来缓解[89，106，107，108］．表型知识库是一个公共存储库，其中包含许多用于这一独特目的的算法，可以帮助识别困难的表型[109］．此外，通过使用基于ml的方法，电子病历可以极大地改善PRS研究的设计、可重复性和预测，因为使用电子病历挖掘的表型可以减少构建队列所需的时间，同时确保估计PRS的人群是医疗保健系统人群的代表性，增加总体多样性[89］．

PRSs的另一个局限性是，在评估多基因风险时，它们确实具有统计能力来检测上位性(即基因-基因)相互作用的存在。最近的一种方法，多位点风险评分(MRS)，使用基于模型的多因素降维来检测位点之间的上位性。一项测试该方法有效性的研究将标准PRS方法与MRS方法在不同的模拟数据集中进行了比较[110］．在450个数据集中的335个数据集中，即使没有检测到上位性相互作用，MRS在受试者工作特征(auROC)曲线下的面积也比PRS大。使用Wilcoxon符号秩检验，MRS较PRS有显著改善(P< 10−5) ［110］．深思熟虑的考虑和改进，如[110]，可用于提高PRS的疗效，以便更可靠地描述、检测和概括POU和其他疾病的遗传关系。

机器学习和人工智能

ML的进展每天都在出现，其中一些有可能在OUD研究中有用。神经网络作为一种ML方法已经得到了广泛的关注。特别是，深度学习(DL)已经被开发出来，以扩展神经网络的架构，包括许多层节点，从而大大提高了它们执行图像识别等任务的能力[111］．探索如何最好地将这些算法应用于OUD的研究将是很重要的。一种有前途的方法是应用生物学和生化途径的知识来指导DL神经网络的架构[112］．将这种方法应用于OUD的研究是很有前途的，因为研究人员可以在现有知识库的基础上，通过以信息的方式减少特征空间来帮助降低算法的计算复杂性。另一个有希望探索的领域是自动化ML (autoML)。ML的挑战之一是知道选择哪种方法。每种方法都以不同的方式查看数据，并且很难预先知道哪种方法最适合检测特定数据集中的未知模式。自动ML的目标是让计算机探索可能的算法和参数设置的空间，以自动选择最佳方法[113］．可用于大型生物医学数据集的autoML包的一个例子是TPOT，它使用遗传编程(GP)来优化潜在的ML管道[114，115，116］．应用于TPOT的GP的目标是为每个ML管道分配适应度分数，并通过世代繁殖和突变，在模型精度方面得到最优解。像这样的方法可以消除ML的一些猜测，因为这项技术对于应用这些方法的经验或技能较少的人来说变得更容易使用。最后，解释是将ML结果转化为改善我们对现象的理解或导致新的生物学或临床研究的关键。在某些情况下，理解ML结果比开发模型本身更具挑战性。这就是人为因素发挥作用的地方。ML和人工智能(AI)是需要人类解释和经验来将数据转化为知识的工具。可解释性、透明度和信任是机器学习研究的新前沿。

在POU的应用中，ML算法和旨在从EHR数据中提取表型的方法非常有用，因为术语、诊断和指标的数量可以转化为某种程度的有问题的使用。最近的几项研究纳入并评估了一系列不同的ML方法，以从包括特应性皮炎在内的疾病的EHR数据中获得表型[117]、类风湿性关节炎[118，119]，以及二型糖尿病[120］．在2型糖尿病的情况下，评估了几种ML方法，包括k-最近邻、决策树、随机森林、支持向量机和naïve贝叶斯。所有这些方法的auROC(各方法的平均值为0.98)均高于最先进的线性回归算法(auROC = 0.71) [120］．ML算法除了检测特定表型的发生外，还可以通过将其扩展到严重程度或亚型来丰富当前的表型。例如，最近的两篇论文使用潜在类别分析来识别急性呼吸窘迫综合征的亚表型[121]及小儿败血症[122］．阐明表型分层很重要，因为不同的亚表型通常需要不同的治疗策略和反应。POU尤其可以从EHR挖掘中受益，因为表型是多样和复杂的，随着知识库的扩展，其检测的改进将改善治疗和风险评估策略。

虽然NLP是人工智能的一个分支，但它在POU识别和风险评估中的有用性和稳健性值得重点讨论。ICD代码被医生用于诊断和分类患者，可以帮助识别POU和OUD。然而，ICD代码或EHR字段等标准化系统往往低估了表现出一种或多种这些诊断的患者总数[123］．在临床环境中使用时，NLP使用自动算法从文本源(结构化或非结构化)创建术语和短语字典，以识别具有或可能具有感兴趣诊断的个体。因此，NLP可以从与某种诊断相关的临床记录中识别出标准化分类(例如，ICD代码)所不能识别的模式。事实上，nlp辅助的EHR数据人工审查已被证明可以通过识别ICD代码识别遗漏的额外POU实例，极大地帮助POU的分类[90，124］．然而，在这些例子中，仅使用NLP方法并不能识别所有POU ICD编码的患者。这种重叠的缺失突出了串联使用这两种检测方法来增强POU识别的重要性。NLP也有可能识别POU的危险因素。例如，NLP方法准确预测了慢性非癌症疼痛患者的阿片类药物协议违反情况(敏感性为96.1%，特异性为92.8%，阳性预测值为92.6%)[125］．由于开阿片类药物时发生OUD的可能性很大，临床医生和患者可以签订阿片类药物或疼痛管理协议，患者同意进行随机药物筛查和/或药丸计数。确定已经违反或有可能违反这些协议的患者对于负责任的阿片类药物分配非常重要。最后，基于文本的分类器的改进可以对NLP性能产生显著的积极影响。最近的一项研究强调了这种改进。研究人员对医院出院总结进行了手工回顾，并确定了几种描述潜在POU的文本类别[36］．注释句被用来生成特征，使用开源知识库Empath [126]、统一医学语言系统[127]和PyConText [128］．使用几种ML分类器预测句子分类。在这些分类器中，AutoGluon在测试集中表现最好(平均P= 81.4,R= 77.8，和F1与平均水平相比= 78.2P= 81.2,R= 65.8，和F1logistic回归= 70)。AutoGluon是一个autoML包，它集成了用于从结构化数据中分类文本、图像和表格数据的DL，并专注于多层模型堆叠，而不是模型和超参数选择[129］．堆叠允许基础模型预测，使用前一层的预测信息和特征空间来改进未来的模型。这比其他几个autoML框架产生了更高的精度和更快的计算时间[129］．像TPOT和AutoGluon这样的AutoML包代表了模型选择和优化方面的重大进展，并有可能显著改善POU等复杂表型的分类和预测。

结论与综合

在这篇综述中，我们强调了将POU分类和识别为生物医学表型的困难，与POU相关的复杂和潜在的风险因素，以告知特征识别和工程，如何量化和分类表型本身的建议，以及ML、AI和生物信息学领域识别POU及其风险因素的几种方法、途径和进展。在整个审查过程中，我们一直试图强调整合各种不同类型的数据和多种方法的重要性，以评估和预测POU风险。数字3.从概念上加强了这一观点。每个管道都有自己产生重要特性和风险预测的潜力。然而，结合各种数据源和方法管道可以增加潜在的知识库，从而产生更健壮的模型以及更好的识别和预测。通过访问所有可用的数据源并结合新颖的数字方法，可以大大改善从数据到知识到预测的工作流程。我们建议未来在POU预测和POU风险评估领域的工作应结合不同类型的数据(例如，环境数据、数字足迹、共病和组学数据)以及多种方法来创建健壮的模型和管道。虽然收集不同的数据可能特别具有挑战性，但我们恳求研究人员开发新的方法来捕捉他们的队列(s)的复杂生活。我们希望，改善POU的知识库将导致更有效和准确的阿片类药物风险预测/评估技术的发展，这对于限制处于风险中的个人的接触和管理这一公共卫生危机至关重要。

图3
图3

概念图像说明了从数据到知识到预测的流程。在一个，来自Fig的拼图。1没有联系，说明谜题的每个部分都是分开处理的。三种单独的数据提取方法显示为通过过滤器的蓝色箭头。过滤器代表特征清理和工程。在各种方法(齿轮)创建用于预测的模型之前，数据构建知识库(灰色圆柱)。接受者工作特征曲线(auROC)图和特征重要性图(水平条形图)下的面积表示模型精度的水平。在B，来自Fig的拼图。1是相关的。各个数据流被过滤在一起，以创建一个单一的数据源，为更大的知识库做出贡献。多种方法一起工作(相互关联的齿轮)会产生更好的模型(通过更高的auROC和更大的特征重要性来衡量)

全尺寸图像

缩写

人工智能:

人工智能

autoML:

自动机器学习

auROC:

接收机工作特性曲线下面积

DL:

深度学习

DSM:

精神障碍诊断与统计手册

第五:

精神障碍诊断与统计手册第五版

电子健康档案:

电子健康纪录

医生:

遗传规划

GWAS:

全基因组关联研究

ICD:

国际疾病分类

ML:

机器学习

居里夫人:

吗啡当量剂量

夫人:

多基因座风险评分(s)

NLP:

自然语言处理

OPRD1:

δ-阿片受体1

OPRM1:

μ-阿片受体1

乌得琴:

阿片类药物使用障碍

PheWAS:

全现象关联研究(ies)

普:

滥用阿片类药物

PRS:

多基因风险评分(s)

SNP:

单核苷酸多态性

立筋:

烟草使用障碍

参考文献

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下载参考

资金

这项工作得到了PA卫生部烟草解决法案2001-77拨款# 4100083337给JHM的支持，Ruth L. Kirschstein国家研究服务奖(T32 HG009495)给PJF的支持，NIH拨款P30 DA046345给HRK的支持。

作者信息

作者及隶属关系

  1. Cedars-Sinai医疗中心，计算生物医学系，700 N. San Vicente大道。美国加州西好莱坞太平洋设计中心套房G540，邮编90069

    小菲利普·j·弗雷达和杰森·h·摩尔

  2. 宾夕法尼亚大学成瘾研究中心，市场街3535号，500套房和Crescenz VAMC, 3800林地大道，费城，宾夕法尼亚州，19104

    亨利·r·克兰兹勒

作者
  1. 小菲利普·j·弗雷达
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  2. 亨利·r·克兰兹勒
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  3. 杰森·h·摩尔
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贡献

PJF撰写原始稿件，进行文献综述，并帮助设计稿件的总体范围。HRK提供了反馈、编辑和更正。JHM撰写了关于机器学习/人工智能的小节，提供了反馈，并帮助设计了手稿的整体范围。作者阅读并批准最终的手稿。

相应的作者

对应到小菲利普·j·弗雷达．

道德声明

相互竞争的利益

Kranzler博士是Dicerna Pharmaceuticals, Sophrosyne Pharmaceuticals和Enthion Pharmaceuticals的顾问委员会成员;Sobrera制药公司的顾问;Alkermes公司的资金和研究药物接受者，用于研究者发起的研究;美国临床精神药理学协会酒精临床试验倡议的成员，该倡议在过去3年得到了Alkermes, Dicerna, Ethypharm, Lundbeck, Mitsubishi和Otsuka的支持;并持有美国专利10,900,082:阿片受体激动剂的基因型引导剂量，2021年1月26日。其他作者没有披露任何信息。

额外的信息

出版商的注意

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权利和权限

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关于本文

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引用本文

Freda, p.j.， Kranzler, H.R.和Moore, J.H.评估有问题的阿片类药物使用的新数字方法。个人经历矿业15， 14(2022)。https://doi.org/10.1186/s13040-022-00301-1

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关键字

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ISSN: 1756 - 0381

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