論文の概要: Neural Temporal Point Processes For Modelling Electronic Health Records

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.13794v2
• Date: Mon, 7 Dec 2020 14:47:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-06 07:53:44.622513
• Title: Neural Temporal Point Processes For Modelling Electronic Health Records
• Title（参考訳）: 電子健康記録のモデル化のための神経時空間過程
• Authors: Joseph Enguehard, Dan Busbridge, Adam Bozson, Claire Woodcock and Nils Y. Hammerla
• Abstract要約: EHRを時間的ポイントプロセスによって生成されるサンプルとして扱う。 本稿では、TPPのニューラルネットワークパラメータ化を提案し、これを総合的にNeural TPPと呼ぶ。 以上の結果から,TPP は EHR において非TPP よりも有意に優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1836918611973366
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The modelling of Electronic Health Records (EHRs) has the potential to drive more efficient allocation of healthcare resources, enabling early intervention strategies and advancing personalised healthcare. However, EHRs are challenging to model due to their realisation as noisy, multi-modal data occurring at irregular time intervals. To address their temporal nature, we treat EHRs as samples generated by a Temporal Point Process (TPP), enabling us to model what happened in an event with when it happened in a principled way. We gather and propose neural network parameterisations of TPPs, collectively referred to as Neural TPPs. We perform evaluations on synthetic EHRs as well as on a set of established benchmarks. We show that TPPs significantly outperform their non-TPP counterparts on EHRs. We also show that an assumption of many Neural TPPs, that the class distribution is conditionally independent of time, reduces performance on EHRs. Finally, our proposed attention-based Neural TPP performs favourably compared to existing models, whilst aligning with real world interpretability requirements, an important step towards a component of clinical decision support systems.
• Abstract（参考訳）: 電子健康記録(EHR)のモデリングは、医療資源のより効率的な配分を促進する可能性があり、早期介入戦略とパーソナライズドヘルスケアの推進を可能にする。 しかし、EHRはノイズの多いマルチモーダルデータとして不規則な時間間隔で発生するため、モデル化が難しい。 それらの時間的性質に対処するため、時間的ポイントプロセス(TPP)によって生成されたサンプルとしてEHRを扱い、原則化された方法で発生した事象と関連する事象をモデル化する。 我々は、総称してneural tppsと呼ばれるtppのニューラルネットワークパラメータ化を収集し、提案する。 我々は,合成EHRと確立されたベンチマークのセットの評価を行う。 以上の結果から,TPP は EHR において非TPP よりも有意に優れていた。 また、クラス分布が時間に依存しない多くのニューラルTPPの仮定は、EHRの性能を低下させることを示す。 最後に,本提案手法を用いたニューラルTPPは,実世界の解釈可能性要件と整合しながら,既存のモデルと比較して良好に動作し,臨床診断支援システムの構成要素に向けた重要なステップである。

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