Fugu-MT 論文翻訳(概要): Predicting Patient Outcomes with Graph Representation Learning

論文の概要: Predicting Patient Outcomes with Graph Representation Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.03940v1
Date: Mon, 11 Jan 2021 15:04:07 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-04-04 18:38:53.468145
Title: Predicting Patient Outcomes with Graph Representation Learning
Title（参考訳）: グラフ表現学習による患者の予後予測
Authors: Emma Rocheteau, Catherine Tong, Petar Veli\v{c}kovi\'c, Nicholas Lane, Pietro Li\`o
Abstract要約: 類似した患者をグラフでつなげることで,診断を時間的情報として活用する。 LSTM-GNは、eICUデータベース上の滞在予測タスクの長さでLSTMのみのベースラインを上回っていることを実証します。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.47248250311484113
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Recent work on predicting patient outcomes in the Intensive Care Unit (ICU) has focused heavily on the physiological time series data, largely ignoring sparse data such as diagnoses and medications. When they are included, they are usually concatenated in the late stages of a model, which may struggle to learn from rarer disease patterns. Instead, we propose a strategy to exploit diagnoses as relational information by connecting similar patients in a graph. To this end, we propose LSTM-GNN for patient outcome prediction tasks: a hybrid model combining Long Short-Term Memory networks (LSTMs) for extracting temporal features and Graph Neural Networks (GNNs) for extracting the patient neighbourhood information. We demonstrate that LSTM-GNNs outperform the LSTM-only baseline on length of stay prediction tasks on the eICU database. More generally, our results indicate that exploiting information from neighbouring patient cases using graph neural networks is a promising research direction, yielding tangible returns in supervised learning performance on Electronic Health Records.
Abstract（参考訳）: 集中治療室(ICU)における患者の予後予測に関する最近の研究は、診断や医薬品などのスパースデータを無視した生理的時系列データに重点を置いている。それらを含むと、通常はモデルの後期に連結され、稀な疾患のパターンから学ぶのに苦労する。代わりに,類似した患者をグラフでつなげることで,診断を関係情報として活用する戦略を提案する。そこで本研究では,時間的特徴抽出のための長期短期記憶ネットワーク(lstms)と患者周辺情報抽出のためのグラフニューラルネットワーク(gnns)を組み合わせたハイブリッドモデルを提案する。 LSTM-GNNは,eICUデータベース上の滞在予測タスクの長さにおいて,LSTMのみのベースラインよりも優れていることを示す。より一般的には, グラフニューラルネットワークを用いた周辺患者の情報活用が有望な研究方向であり, 電子健康記録における教師付き学習成績に有意なリターンをもたらすことが示唆された。

関連論文リスト

Predicting 30-Day Hospital Readmission in Medicare Patients: Insights from an LSTM Deep Learning Model [4.918444397807014]
本研究は, LSTMネットワークと機能工学を用いたメディケア病院の入院状況を分析し, コントリビューションの評価を行った。 LSTMモデルは、入院レベルおよび患者レベルのデータから時間的ダイナミクスを捉えるように設計されている。主な特徴は、Charlson Comorbidity Index、病院の滞在時間、過去6ヶ月間の入院、人口統計学の変数は影響を受けなかった。
論文参考訳（メタデータ） (2024-10-23T03:50:32Z)
TA-RNN: an Attention-based Time-aware Recurrent Neural Network Architecture for Electronic Health Records [0.0]
リカレントニューラルネットワーク(RNN)のような深層学習手法を用いて、ERHを分析して疾患の進行をモデル化し、診断を予測する。本研究では,TA-RNN(Time-Aware RNN)とTA-RNN-Autoencoder(TA-RNN-AE)という,RNNに基づく2つの解釈可能なDLアーキテクチャを提案する。本研究では,不規則な時間間隔の影響を軽減するため,訪問時間間の時間埋め込みを取り入れることを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-01-26T07:34:53Z)
Graph data modelling for outcome prediction in oropharyngeal cancer patients [38.37247384790338]
グラフニューラルネットワーク(GNN)は、疾患の分類と予後予測のタスクにおいて、医療分野でますます人気が高まっている。口腔咽頭癌(OPC)患者の2次予後予測のためのインダクティブ・ラーニング・セットアップで検討した患者ハイパーグラフ・ネットワーク(PHGN)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-10-04T16:09:35Z)
MedDiffusion: Boosting Health Risk Prediction via Diffusion-based Data Augmentation [58.93221876843639]
本稿では,MedDiffusion という,エンドツーエンドの拡散に基づくリスク予測モデルを提案する。トレーニング中に合成患者データを作成し、サンプルスペースを拡大することで、リスク予測性能を向上させる。ステップワイズ・アテンション・メカニズムを用いて患者の来訪者間の隠れた関係を識別し、高品質なデータを生成する上で最も重要な情報をモデルが自動的に保持することを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (2023-10-04T01:36:30Z)
ICU Mortality Prediction Using Long Short-Term Memory Networks [0.0]
我々はElectronic Health Records(EHRs)から得られた大量の時間データを解析する自動データ駆動システムを実装した。我々は,院内死亡率とLOS(Longth of Stay)を早期に予測するために,高レベル情報を抽出する。実世界の予測エンジン構築のための厳密な時系列測定によるLSTMモデルの効率性について実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (2023-08-18T09:44:47Z)
Sequential Diagnosis Prediction with Transformer and Ontological Representation [35.88195694025553]
本稿では,患者が訪問する時間スタンプと滞在時間との間に不規則な間隔を対応させるSETORと呼ばれる,エンドツーエンドの頑健なトランスフォーマーモデルを提案する。 2つの実世界の医療データセットで実施された実験により、シーケンシャルな診断予測モデルSETORは、従来の最先端のアプローチよりも優れた予測結果が得られることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (2021-09-07T13:09:55Z)
SANSformers: Self-Supervised Forecasting in Electronic Health Records with Attention-Free Models [48.07469930813923]
本研究は,医療施設への患者訪問数を予測することにより,医療サービスの需要を予測することを目的とする。 SNSformerは、特定の帰納バイアスを設計し、EHRデータの特異な特徴を考慮に入れた、注意のない逐次モデルである。本研究は, 各種患者集団を対象とした医療利用予測の修正における, 注意力のないモデルと自己指導型事前訓練の有望な可能性について考察した。
論文参考訳（メタデータ） (2021-08-31T08:23:56Z)
MIMO: Mutual Integration of Patient Journey and Medical Ontology for Healthcare Representation Learning [49.57261599776167]
本稿では、医療表現学習と予測分析のための、エンドツーエンドの堅牢なトランスフォーマーベースのソリューション、患者旅行の相互統合、医療オントロジー(MIMO)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-07-20T07:04:52Z)
BiteNet: Bidirectional Temporal Encoder Network to Predict Medical Outcomes [53.163089893876645]
本稿では,患者の医療旅行におけるコンテキスト依存と時間的関係を捉える,新たな自己注意機構を提案する。エンド・ツー・エンドの双方向時間エンコーダネットワーク(BiteNet)が患者の旅路の表現を学習する。実世界のEHRデータセットを用いた2つの教師付き予測と2つの教師なしクラスタリングタスクにおける手法の有効性を評価した。
論文参考訳（メタデータ） (2020-09-24T00:42:36Z)
Short Term Blood Glucose Prediction based on Continuous Glucose Monitoring Data [53.01543207478818]
本研究では,デジタル意思決定支援ツールの入力として連続グルコースモニタリング(Continuous Glucose Monitoring, CGM)データを利用する方法について検討する。短時間の血液グルコース (STBG) 予測において, リカレントニューラルネットワーク (Recurrent Neural Networks, RNN) をどのように利用できるかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-02-06T16:39:44Z)
Learning Dynamic and Personalized Comorbidity Networks from Event Data using Deep Diffusion Processes [102.02672176520382]
コンコルビンド病は、個人によって異なる複雑な時間的パターンを通じて発生し進行する。電子的な健康記録では、患者が持つ異なる疾患を観察できるが、それぞれの共死状態の時間的関係を推測できるだけである。我々は「ダイナミック・コオービディティ・ネットワーク」をモデル化するための深層拡散プロセスを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-01-08T15:47:08Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。