論文の概要: Bidirectional Representation Learning from Transformers using Multimodal
Electronic Health Record Data to Predict Depression
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.12656v4
- Date: Tue, 23 Mar 2021 05:04:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-14 09:13:37.860740
- Title: Bidirectional Representation Learning from Transformers using Multimodal
Electronic Health Record Data to Predict Depression
- Title（参考訳）: マルチモーダル電子健康記録データを用いたトランスフォーマーからの双方向表現学習による抑うつ予測
- Authors: Yiwen Meng, William Speier, Michael K. Ong and Corey W. Arnold
- Abstract要約: うつ病の予測のために,ERHシーケンス上で双方向の表現学習を行うための時間的深層学習モデルを提案する。
このモデルでは, 曲線(PRAUC)下において, 最良ベースラインモデルと比較して, 抑うつ予測において0.70から0.76まで, 精度・リコール面積の最大値が得られた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.1492931066686
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Advancements in machine learning algorithms have had a beneficial impact on
representation learning, classification, and prediction models built using
electronic health record (EHR) data. Effort has been put both on increasing
models' overall performance as well as improving their interpretability,
particularly regarding the decision-making process. In this study, we present a
temporal deep learning model to perform bidirectional representation learning
on EHR sequences with a transformer architecture to predict future diagnosis of
depression. This model is able to aggregate five heterogenous and
high-dimensional data sources from the EHR and process them in a temporal
manner for chronic disease prediction at various prediction windows. We applied
the current trend of pretraining and fine-tuning on EHR data to outperform the
current state-of-the-art in chronic disease prediction, and to demonstrate the
underlying relation between EHR codes in the sequence. The model generated the
highest increases of precision-recall area under the curve (PRAUC) from 0.70 to
0.76 in depression prediction compared to the best baseline model. Furthermore,
the self-attention weights in each sequence quantitatively demonstrated the
inner relationship between various codes, which improved the model's
interpretability. These results demonstrate the model's ability to utilize
heterogeneous EHR data to predict depression while achieving high accuracy and
interpretability, which may facilitate constructing clinical decision support
systems in the future for chronic disease screening and early detection.
- Abstract（参考訳）: 機械学習アルゴリズムの進歩は、電子健康記録(EHR)データを用いて構築された表現学習、分類、予測モデルに有益な影響を与えた。
特に意思決定プロセスに関して、モデルの全体的なパフォーマンス向上と解釈性の向上に努力が払われている。
本研究では,ehr系列上で双方向表現学習を行うための時間的深層学習モデルを提案し,うつ病の今後の診断を予測する。
このモデルは、ehrから5つの異種および高次元のデータソースを集約し、様々な予測ウィンドウで慢性疾患予測のための時間的手法で処理することができる。
本研究は,慢性疾患予測におけるEHRデータの事前トレーニングと微調整の現在の傾向を適用し,そのシーケンスにおけるEHRコード間の基盤的関係を示す。
このモデルは、曲線(prauc)下の精度再呼び出し面積を、最良ベースラインモデルと比較して、抑うつ予測の0.70から0.76に高めた。
さらに,各系列の自己付着重みは,各符号間の内的関係を定量的に示し,モデルの解釈性が向上した。
以上の結果から,ehrデータを利用して抑うつを予測し,高い精度と解釈性を実現し,慢性疾患スクリーニングと早期発見のための臨床判断支援システムの構築が容易になる可能性が示唆された。
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