論文の概要: Characterizing the Value of Information in Medical Notes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.03574v2
• Date: Wed, 9 Dec 2020 17:04:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-09 21:43:09.440017
• Title: Characterizing the Value of Information in Medical Notes
• Title（参考訳）: 医療用ノートにおける情報の価値評価
• Authors: Chao-Chun Hsu, Shantanu Karnwal, Sendhil Mullainathan, Ziad Obermeyer, Chenhao Tan
• Abstract要約: 我々は,医療ノートにおける情報の価値を特徴付けるために,寛容予測と院内死亡予測という2つの予測タスクを使用する。 概して、医療ノートは、読み出し予測において構造化情報に対して追加の予測力しか提供しないことを示す。 選択した価値情報に基づいてトレーニングされたモデルは、読み出し予測のためのトークンの6.8%に過ぎず、予測性能がさらに向上することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.458501607243697
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Machine learning models depend on the quality of input data. As electronic health records are widely adopted, the amount of data in health care is growing, along with complaints about the quality of medical notes. We use two prediction tasks, readmission prediction and in-hospital mortality prediction, to characterize the value of information in medical notes. We show that as a whole, medical notes only provide additional predictive power over structured information in readmission prediction. We further propose a probing framework to select parts of notes that enable more accurate predictions than using all notes, despite that the selected information leads to a distribution shift from the training data ("all notes"). Finally, we demonstrate that models trained on the selected valuable information achieve even better predictive performance, with only 6.8% of all the tokens for readmission prediction.
• Abstract（参考訳）: 機械学習モデルは入力データの品質に依存する。 電子的な健康記録が広く採用されるにつれて、医療におけるデータの量が増え、医療記録の質に関する苦情も増えている。 医療記録における情報の価値を特徴付けるために,読み出し予測と病院内死亡予測という2つの予測課題を用いた。 概して、医療ノートは読み出し予測における構造化情報に対するさらなる予測力しか提供していない。 さらに,選択した情報がトレーニングデータ(全音符)からの分布シフトにつながるにもかかわらず,すべての音符よりも正確な予測を可能にする音符の一部を選択するための探索フレームワークを提案する。 最後に,選択された有価情報に基づいてトレーニングされたモデルが,読み出し予測のためのトークンの6.8%しか持たず,さらに優れた予測性能を達成できることを実証する。

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