Time Series Analytics for Decision Support in Chronic Diseases : Clinical case studies

Krooniset sairaudet kuormittavat niistä kärsiviä potilaita tauotta, heikentäen niin työkykyä kuin yleistä toimintakykyä, sekä arkisuoriutumista. Ne kasvattavat loukkaantumisriskiä, oheissairauksien esiintyvyyttä, sekä kuolleisuutta. Toimintakyvyn heikentyminen kroonisten sairauksien vuoksi aiheuttaa merkittävän osan globaalia tautitaakkaa. Väestön ikääntyessä ja ylipainon yleistyessä kroonisista sairauksista on tulossa entistä yleisempiä. Aikasarja-analytiikka tarjoaa keinoja kroonisten sairauksien kehittymisen tarkasteluun. Aika-riippuvaisia ilmiöitä analysoimalla voidaan mahdollistaa kliinisen päätöksenteon tuen sovellutuksia monipuolisesti eri käyttökohteissa. Modernit analyyttiset menetelmät ovat kehittyneet huomattavan tehokkaiksi laskentatehon yleisen kehityksen myötä, mahdollistaen suurien datamäärien louhimisen ja entistäkin monimutkaisempien yhteyksien ja toistuvien kaavojen paljastamisen. Samaan aikaan modernit sensoriteknologiat ja sähköiset potilastietojärjestelmät ovat edistäneet hyvälaatuisen terveysdatan jatkuvaa kertymistä tietovarastoihin niin arkielämästä kuin sairaalamittauksistakin. Tässä väitöstyössä esitellään neljä tutkimusta, jotka syventyvät kroonisiin sairauksiin liittyviin algoritmeihin eri aikaskaalojen käyttösovelluksissa aina yön yli kestävistä mittauksista useiden kuukausien seurantajaksoihin. Väitöskirjassa keskitytään sydän- ja hengityselinten toimintojen mittauksiin. Mittausdataa kerättiin sekä terveiltä koehenkilöiltä että kroonisesti sairailta potilailta eri ympäristöissä: sairaalassa, kontrolloimattomissa olosuhteissa arkielämässä, sekä kontrolloidussa laboratorioympäristössä. Esitetyt tutkimukset kattavat elintoimintojen monitoroinnin tutkateknologialla yön yli erityisesti uniapnean seurantasovelluksiin, uupumuksen ja uniongelmien arvioimisen puettavien älylaitteiden välityksellä neurodegeneratiivisten sairauksien sekä tulehduksellisten suolisto- ja reumasairauksien yhteydessä, sekä puolen vuoden kuolleisuusriskin ennustamisen potilastietojärjestelmän tiedoista sydän- ja verisuonisairailla. Väitöstyössä sovelletaan sekä perinteisiä mallipohjaisen signaalinkäsittelyn menetelmiä, että uusimpia datalähtöisiä syviä neuroverkko-pohjaisia menetelmiä. Aikasarjoihin perustuvien päätöksenteon tuen työkalujen kehittämistä tarkastellaan käytännönläheisesti kroonisten sairauksien hoitoon keskittyen. Työ käsittelee niin aikasarja-analytiikan menetelmiin kuin datan keräämisen liittyviä vaatimuksia ja rajoituksia eri aikaskaalojen käyttösovelluksissa. Väitöstyössä esitellään algoritmeja kontaktittomaan monitorointiin ja validoidaan ne kattavasti erilaisissa fysiologisissa tiloissa, arvioidaan puettavien sensoreiden soveltuvuutta avohoitopotilaiden monitorointiin sekä niistä saatavien mittausten assosiaatioita terveyteen liittyvän elämänlaadun arviointiin, ja tutkitaan syvien neuroverkkojen hyötyjä ja heikkouksia potilastietokantojen käsittelyssä kliinisiä sovelluksia ajatellen. Tutkimustulosten perusteella korkealla näytetaajuudella kerätty mittausdata vaikuttaa sitä tärkeämmältä, mitä lyhyemmän tähtäimen käyttösovellus on kyseessä. Lisäksi datankeruun kontekstin seuraamisesta havaittiin olevan hyötyä jatkuvissa mittauksissa, ja datan laadun ja kattavuuden tärkeys havaittiin kaikissa tutkituissa sovellutuksissa.Chronic diseases burden patients with unending symptoms and functional decline, which limit the activities of daily living and decrease working ability. They increase the risk of injuries, comorbidities, and death. The disabilities from chronic diseases are a major contributor to disease burden globally. With the aging and increasingly obese population, chronic diseases are becoming increasingly common. Time series analytics offer means to investigate the evolution of chronic diseases over time. The analysis of time dependent patterns can facilitate diverse applications for clinical decision support. Modern analytical methods have grown extremely powerful with the accelerated development of computational resources, being able to mine vast amounts of data and enabling the discovery of all the more complex patterns. Moreover, modern sensor technologies and electronic health record systems have boosted the continuous buildup of high quality health data, monitoring physiological events at hospitals and throughout everyday life. This thesis presents four studies that delve into chronic disease related algorithms across various application time spans, ranging from overnight to several months. The thesis centers around cardiorespiratory measurements collected from healthy and chronic disease patients, measured at hospitals, in free-living settings, and in a controlled laboratory environment. The studies cover contact-free overnight vital sign monitoring for sleep apnoea detection, wearable sensor based continuous monitoring for fatigue and sleep assessment in neurodegenerative and immune-mediated inflammatory diseases, and sixmonth mortality risk prediction from electronic health records in cardiac patients. The work applies traditional model driven signal processing as well as the more recently emerged data driven deep learning methods, such as transformer neural networks. This thesis presents pragmatic insights on building time series based decision support tools for chronic disease management, and addresses the requirements and limitations related to time series analytics and the underlying data collection across the above-specified time spans. Robust algorithms for contact-free vital sign monitoring are presented and evaluated in broad physiological conditions, the feasibility of continuous monitoring in outpatients and the diverse measurement associations with health related quality of life are analyzed, and the benefits of applying deep learning on health records but also their disadvantages in clinical use are presented. The results imply the importance of high frequency data in applications with short time spans, data collection context tracking in continuous monitoring, and data quality and coverage across all application time spans. The algorithms proposed in this thesis are validated with data collected from human volunteers, including chronic disease patients from the selected disease groups

Development of medical applications based on AI models and register data – regulatory considerations

Artificial intelligence based methods, especially machine learning (ML), are increasingly used in healthcare for automatic medical image analysis and clinical decision support systems. Development and validation of ML models involve processing of large volumes of personal data. We analysed regulatory impacts on ML based application development especially from the perspective of privacy protection and usage of ML models as a basis for software under medical device regulation (MDR). We present best practices for ML application development and personal data usage in a use case of predicting elderly individuals’ future need for healthcare and social welfare services.publishedVersionPeer reviewe

Predicting Daytime Sleepiness from Electrocardiography Based Respiratory Rate Using Deep Learning

Daytime sleepiness impairs the activities of daily living, especially in chronic disease patients. Typically, daytime sleepiness is measured with subjective patient reported outcomes (PROs), which could be prone to recall bias. Objective measures of daytime sleepiness, which are sensitive to change, would benefit disease state assessment and novel therapies that impact the quality of life. The presented study aimed to predict daytime sleepiness from two hours of continuously measured respiratory rate using a 1-dimensional convolutional neural network. A wearable biosensor was used to continuously measure electrocardiography (ECG) based respiratory rate, while the participants (N=82) were asked to fill in Karolinska Sleepiness Scale three times a day. Considering the need for a sleepiness measure for chronic diseases, neurodegenerative disease (NDD, N=14) patients, immune-mediated inflammatory disease (IMID, N=42) patients, as well as healthy participants (N=26) were included in the study. The diseaseagnostic model achieved an accuracy of 63% between nonsleepy and sleepy states. The result demonstrates the potential of using respiratory rate with deep learning for an objective measure of daytime sleepiness.acceptedVersionPeer reviewe

Transformers for cardiac patient mortality risk prediction from heterogeneous electronic health records

With over 17 million annual deaths, cardiovascular diseases (CVDs) dominate the cause of death statistics. CVDs can deteriorate the quality of life drastically and even cause sudden death, all the while inducing massive healthcare costs. This work studied state-of-the-art deep learning techniques to predict increased risk of death in CVD patients, building on the electronic health records (EHR) of over 23,000 cardiac patients. Taking into account the usefulness of the prediction for chronic disease patients, a prediction period of six months was selected. Two major transformer models that rely on learning bidirectional dependencies in sequential data, BERT and XLNet, were trained and compared. To our knowledge, the presented work is the first to apply XLNet on EHR data to predict mortality. The patient histories were formulated as time series consisting of varying types of clinical events, thus enabling the model to learn increasingly complex temporal dependencies. BERT and XLNet achieved an average area under the receiver operating characteristic curve (AUC) of 75.5% and 76.0%, respectively. XLNet surpassed BERT in recall by 9.8%, suggesting that it captures more positive cases than BERT, which is the main focus of recent research on EHRs and transformers.publishedVersionPeer reviewe

Pohjavesien suojelun ja kiviaineshuollon yhteensovittaminen – Keski-Pohjanmaan loppuraportti

Pohjavesien suojelun ja kiviaineshuollon yhteensovittamista käsittelevä POSKI-projekti oli käynnissä Keski-Pohjanmaan alueella vuosina 2007-2009. Projektin tavoitteena on turvata hyvälaatuisen kiviaineksen saatavuus yhdyskuntarakentamisessa, hyvä laatuisen ja riittävän pohjaveden saatavuus yhdyskuntien vesihuollon käyttöön sekä geologisen luonnon ympäristöarvot. Projektin tuloksena koottua aineistoa sovelletaan Keski-Pohjanmaan maakuntakaavan 3. vaihekaavassa sekä maa-aineslupia koskevasa päätöksenteossa. Lopullinen alueiden käytön yhteensovittaminen tapahtuu maakuntakaavassa sekä kuntien yleiskaavoituksessa. Alueella aiemmin tehtyjä selvityksiä täydennettiin kartoittamalla maa- ja kallioperän kiviainesten määrää ja laatua sekä tarkentamalla pohjavesialueiden luokitustietoja maaperä- ja pohjavesitutkimuksin. Lisäksi täydennettiin arvokkaiden harjualueiden selvitystä sekä inventoitiin kallioalueiden luontoarvoja. Keski-Pohjanmaalla on yhteensä 57 vedenhankintaa varten tärkeää pohjavesialuetta (I luokka), joilla muodostuu vuorokaudessa arviolta noin 73 400 m3 vettä. Vedenhankintaan soveltuvia pohjavesialueita (II luokka) on 13 kpl ja niiden antoisuus noin 10 400 m3/d. Vedenkulutus vuonna 2030 on ennusteen mukaisesti 19 930 m3/d, jolloin n. 24 prosenttia pohjavesivaroista on käytössä. Keski-Pohjanmaan alueella on hiekka- ja soravaroja yhteensä noin 640 milj. kuutiota, josta kiviainesten ottoon soveltuvilla alueilla noin 140 milj. k-m3. Tästä soraa tai murskeeksi soveltuvaa ainesta on noin 15 prosenttia eli noin 21 milj. k-m3. Tutkituista kalliokiviainesalueista 314 osoittautui kiviaineksen ottoon soveltuviksi. Näissä kohteissa on arvion mukaan kalliokiviainesta yhteensä noin 153 milj. k-m3. Kiviainestestien perusteella 7 kohdetta testatuista 23 kohteesta osoittautui I-luokan kiviainekseksi (TIEL 1995). Keski- Pohjanmaan alueella on jäljellä varsin niukasti hiekan ja soran ottamiseen soveltuvia alueita. Tärkeiden ja vedenhankintaan soveltuvien pohjavesialueiden ulkopuolelle sijoittuvat muodostumat ovat jo pitkälti ottotoiminnan piirissä tai niiden aines on raekooltaan liian hienoa. Pohjavesialueilla kiviainesten oton esteenä on usein pohjaveden pinnan yläpuolella olevien kerrostumien pienet kerrospaksuudet.Todennäköisesti kiviainesten otto tulee jatkossa siirtymään kasvavassa määrin kalliokiviainekseen ja korvaaviin kiviaineksiin. Koska murskauskelpoinen harjusora on kuitenkin tärkeä raaka-aine mm. betoniteollisuudelle, tulisi hyvälaatuisen soran käyttöä jatkossa ohjata ainoastaan sellaisiin tarkoituksiin, joissa sen saatavuus on keskeistä

Assessing fatigue and sleep in chronic diseases using physiological signals from wearables : A pilot study

Problems with fatigue and sleep are highly prevalent in patients with chronic diseases and often rated among the most disabling symptoms, impairing their activities of daily living and the health-related quality of life (HRQoL). Currently, they are evaluated primarily via Patient Reported Outcomes (PROs), which can suffer from recall biases and have limited sensitivity to temporal variations. Objective measurements from wearable sensors allow to reliably quantify disease state, changes in the HRQoL, and evaluate therapeutic outcomes. This work investigates the feasibility of capturing continuous physiological signals from an electrocardiography-based wearable device for remote monitoring of fatigue and sleep and quantifies the relationship of objective digital measures to self-reported fatigue and sleep disturbances. 136 individuals were followed for a total of 1,297 recording days in a longitudinal multi-site study conducted in free-living settings and registered with the German Clinical Trial Registry (DRKS00021693). Participants comprised healthy individuals (N = 39) and patients with neurodegenerative disorders (NDD, N = 31) and immune mediated inflammatory diseases (IMID, N = 66). Objective physiological measures correlated with fatigue and sleep PROs, while demonstrating reasonable signal quality. Furthermore, analysis of heart rate recovery estimated during activities of daily living showed significant differences between healthy and patient groups. This work underscores the promise and sensitivity of novel digital measures from multimodal sensor time-series to differentiate chronic patients from healthy individuals and monitor their HRQoL. The presented work provides clinicians with realistic insights of continuous at home patient monitoring and its practical value in quantitative assessment of fatigue and sleep, an area of unmet need.publishedVersionPeer reviewe

Development of medical applications based on AI models and register data – regulatory considerations

Artificial intelligence based methods, especially machine learning (ML), are increasingly used in healthcare for automatic medical image analysis and clinical decision support systems. Development and validation of ML models involve processing of large volumes of personal data. We analysed regulatory impacts on ML based application development especially from the perspective of privacy protection and usage of ML models as a basis for software under medical device regulation (MDR). We present best practices for ML application development and personal data usage in a use case of predicting elderly individuals’ future need for healthcare and social welfare services.publishedVersionPeer reviewe