論文の概要: Adaptive Prediction Timing for Electronic Health Records

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.02554v1
• Date: Thu, 5 Mar 2020 12:02:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-26 06:34:33.493944
• Title: Adaptive Prediction Timing for Electronic Health Records
• Title（参考訳）: 電子カルテの適応予測タイミング
• Authors: Jacob Deasy, Ari Ercole and Pietro Li\`o
• Abstract要約: 適応率で患者結果を予測する新しい,より現実的なアプローチを導入する。 リカレントニューラルネットワーク(RNN)とベイズ埋め込み層に新しいアグリゲーション法を適用し,適応予測のタイミングを示す。 入院48時間後,本モデルではスタティックウインドウと同等の性能を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.308743964406688
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In realistic scenarios, multivariate timeseries evolve over case-by-case time-scales. This is particularly clear in medicine, where the rate of clinical events varies by ward, patient, and application. Increasingly complex models have been shown to effectively predict patient outcomes, but have failed to adapt granularity to these inherent temporal resolutions. As such, we introduce a novel, more realistic, approach to generating patient outcome predictions at an adaptive rate based on uncertainty accumulation in Bayesian recurrent models. We use a Recurrent Neural Network (RNN) and a Bayesian embedding layer with a new aggregation method to demonstrate adaptive prediction timing. Our model predicts more frequently when events are dense or the model is certain of event latent representations, and less frequently when readings are sparse or the model is uncertain. At 48 hours after patient admission, our model achieves equal performance compared to its static-windowed counterparts, while generating patient- and event-specific prediction timings that lead to improved predictive performance over the crucial first 12 hours of the patient stay.
• Abstract（参考訳）: 現実的なシナリオでは、ケースバイケースのタイムスケールで多変量タイムリーが進化する。 これは医学において特に明らかであり、臨床イベントの頻度は病棟、患者、応用によって異なる。 より複雑なモデルにより、患者の結果を効果的に予測することが示されているが、これら固有の時間分解能に粒度を適応させることはできなかった。 そこで我々は,ベイジアン反復モデルにおける不確実性蓄積に基づく適応率で患者結果を予測するための,より現実的な新しいアプローチを提案する。 適応的予測タイミングを示すために,再帰的ニューラルネットワーク(recurrent neural network, rnn)と,新しいアグリゲーション手法を用いたベイズ埋め込み層を用いる。 我々のモデルは、イベントが密度が高い場合や、イベント潜伏表現が確実である場合や、読み出しが疎い場合や、モデルが不確実である場合の頻度をより頻繁に予測する。 入院48時間後, 当モデルでは, スタティックウインドウと同等の性能を示した上で, 患者別, イベント別予測タイミングを生成し, 患者留置後12時間で予測性能が向上した。

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