論文の概要: Multimodal Learning for Cardiovascular Risk Prediction using EHR Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.11979v1
• Date: Thu, 27 Aug 2020 08:09:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-24 07:25:30.706948
• Title: Multimodal Learning for Cardiovascular Risk Prediction using EHR Data
• Title（参考訳）: EHRデータを用いた心血管リスク予測のためのマルチモーダル学習
• Authors: Ayoub Bagheri, T. Katrien J. Groenhof, Wouter B. Veldhuis, Pim A. de Jong, Folkert W. Asselbergs, Daniel L. Oberski
• Abstract要約: 本稿では,医療用テキストと構造化臨床情報を統合した循環神経モデルを提案する。 BiLSTMモデルは、最後の完全に接続されたニューラルネットワークに適用する前に、単語の埋め込みを古典的な臨床予測者に埋め込む。 明らかな血管疾患または高リスクの心血管疾患を有する実世界の患者のデータセットで評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9805331696863404
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Electronic health records (EHRs) contain structured and unstructured data of significant clinical and research value. Various machine learning approaches have been developed to employ information in EHRs for risk prediction. The majority of these attempts, however, focus on structured EHR fields and lose the vast amount of information in the unstructured texts. To exploit the potential information captured in EHRs, in this study we propose a multimodal recurrent neural network model for cardiovascular risk prediction that integrates both medical texts and structured clinical information. The proposed multimodal bidirectional long short-term memory (BiLSTM) model concatenates word embeddings to classical clinical predictors before applying them to a final fully connected neural network. In the experiments, we compare performance of different deep neural network (DNN) architectures including convolutional neural network and long short-term memory in scenarios of using clinical variables and chest X-ray radiology reports. Evaluated on a data set of real world patients with manifest vascular disease or at high-risk for cardiovascular disease, the proposed BiLSTM model demonstrates state-of-the-art performance and outperforms other DNN baseline architectures.
• Abstract（参考訳）: 電子健康記録(EHR)は、重要な臨床および研究価値の構造化および非構造化データを含む。 リスク予測のために、さまざまな機械学習アプローチがEHRに情報を活用するために開発されている。 しかし、これらの試みの大部分は構造化されたEHRフィールドに焦点を当て、構造化されていないテキストの膨大な情報を失う。 そこで本研究では,心血管リスク予測のためのマルチモーダルリカレントニューラルネットワークモデルを提案する。 提案するbidirectional long short-term memory (bilstm)モデルは,完全接続型ニューラルネットワークに適用する前に,古典的臨床予測器への単語埋め込みを結合する。 実験では,臨床変数と胸部X線X線診断のシナリオにおいて,畳み込みニューラルネットワークや長期記憶を含む異なるディープニューラルネットワーク(DNN)アーキテクチャの性能を比較した。 心血管疾患や高リスクの心血管疾患を有する実世界の患者のデータセットに基づいて,提案したBiLSTMモデルは,最先端の性能を示し,他のDNNベースラインアーキテクチャを上回る性能を示す。

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