論文の概要: Early Anomaly Detection in Time Series: A Hierarchical Approach for Predicting Critical Health Episodes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.11595v1
• Date: Thu, 22 Oct 2020 10:56:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-04 05:29:40.918619
• Title: Early Anomaly Detection in Time Series: A Hierarchical Approach for Predicting Critical Health Episodes
• Title（参考訳）: 時系列における早期異常検出 : 重篤な健康エピソードを予測するための階層的アプローチ
• Authors: Vitor Cerqueira, Luis Torgo, Carlos Soares
• Abstract要約: 病院の集中治療室で重篤な死亡の重大な原因となる重要な健康イベントに対処する。 早期異常検出問題に対処する最も一般的なアプローチの1つは、標準分類法である。 本稿では,これらの課題に対処するための階層型学習アーキテクチャを用いた新しい手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0742675209112622
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The early detection of anomalous events in time series data is essential in many domains of application. In this paper we deal with critical health events, which represent a significant cause of mortality in intensive care units of hospitals. The timely prediction of these events is crucial for mitigating their consequences and improving healthcare. One of the most common approaches to tackle early anomaly detection problems is standard classification methods. In this paper we propose a novel method that uses a layered learning architecture to address these tasks. One key contribution of our work is the idea of pre-conditional events, which denote arbitrary but computable relaxed versions of the event of interest. We leverage this idea to break the original problem into two hierarchical layers, which we hypothesize are easier to solve. The results suggest that the proposed approach leads to a better performance relative to state of the art approaches for critical health episode prediction.
• Abstract（参考訳）: 時系列データにおける異常事象の早期検出は多くのアプリケーション領域において不可欠である。 本稿では,病院の集中治療室における致命的な死亡原因を示す重要な健康イベントに対処する。 これらのイベントのタイムリーな予測は、結果の緩和と医療の改善に不可欠です。 早期異常検出問題に取り組む最も一般的なアプローチの1つは、標準分類法である。 本稿では,これらの課題に対処するための階層型学習アーキテクチャを用いた新しい手法を提案する。 私たちの研究の重要な貢献の1つは条件付きイベントのアイデアであり、これは興味のある事象の任意だが計算可能な緩和版を意味する。 私たちはこのアイデアを活用して、元の問題を2つの階層的な層に分割します。 以上の結果から, 提案手法は, 重篤な健康エピソード予測のための最先端技術と比較して, より優れたパフォーマンスをもたらすことが示唆された。

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