論文の概要: A Simple and Interpretable Predictive Model for Healthcare

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.13351v1
• Date: Mon, 27 Jul 2020 08:13:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-06 08:10:40.992960
• Title: A Simple and Interpretable Predictive Model for Healthcare
• Title（参考訳）: 医療の簡易かつ解釈可能な予測モデル
• Authors: Subhadip Maji, Raghav Bali, Sree Harsha Ankem and Kishore V Ayyadevara
• Abstract要約: ディープラーニングモデルは、現在、病気予測のための最先端のソリューションの大半を支配しています。 トレーニング可能なパラメータが数百万に分散したこれらのディープラーニングモデルは、トレーニングとデプロイに大量の計算とデータを必要とします。 EHRデータに適用するための,より単純かつ解釈可能な非深層学習モデルを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep Learning based models are currently dominating most state-of-the-art solutions for disease prediction. Existing works employ RNNs along with multiple levels of attention mechanisms to provide interpretability. These deep learning models, with trainable parameters running into millions, require huge amounts of compute and data to train and deploy. These requirements are sometimes so huge that they render usage of such models as unfeasible. We address these challenges by developing a simpler yet interpretable non-deep learning based model for application to EHR data. We model and showcase our work's results on the task of predicting first occurrence of a diagnosis, often overlooked in existing works. We push the capabilities of a tree based model and come up with a strong baseline for more sophisticated models. Its performance shows an improvement over deep learning based solutions (both, with and without the first-occurrence constraint) all the while maintaining interpretability.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングベースのモデルは現在、病気予測のための最先端ソリューションのほとんどを占めている。 既存の作業では、解釈可能性を提供するために、RNNと複数のレベルの注意メカニズムが採用されている。 トレーニング可能なパラメータが数百万にも及ぶこれらのディープラーニングモデルは、トレーニングとデプロイに膨大な計算とデータを必要とする。 これらの要求は非常に大きいため、そのようなモデルの使用は実現不可能である。 EHRデータに適用するための、よりシンプルで解釈可能な非深層学習ベースモデルを開発することで、これらの課題に対処する。 既存の研究でしばしば見過ごされる診断の最初の発生を予測するタスクについて、作業の結果をモデル化し、見せびらかす。 ツリーベースのモデルの能力を押し上げ、より洗練されたモデルのための強力なベースラインを思いついたのです。 そのパフォーマンスは、解釈可能性を維持しながら、ディープラーニングベースのソリューション(初回実行時の制約となし)よりも改善されている。

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