論文の概要: Handling Non-ignorably Missing Features in Electronic Health Records Data Using Importance-Weighted Autoencoders

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.07357v2
• Date: Fri, 5 Feb 2021 20:05:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-27 06:38:42.780785
• Title: Handling Non-ignorably Missing Features in Electronic Health Records Data Using Importance-Weighted Autoencoders
• Title（参考訳）: 重要度重み付きオートエンコーダを用いた電子健康記録データの非無視特徴処理
• Authors: David K. Lim, Naim U. Rashid, Junier B. Oliva, Joseph G. Ibrahim
• Abstract要約: 本稿では,生体データのランダムなパターンではなく,欠落を柔軟に扱うために,重要度重み付きオートエンコーダ(iwaes)と呼ばれるvaesの新たな拡張を提案する。 提案手法は,組み込みニューラルネットワークを用いて欠落機構をモデル化し,欠落機構の正確な形式を事前に指定する必要をなくした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.518166245293703
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Electronic Health Records (EHRs) are commonly used to investigate relationships between patient health information and outcomes. Deep learning methods are emerging as powerful tools to learn such relationships, given the characteristic high dimension and large sample size of EHR datasets. The Physionet 2012 Challenge involves an EHR dataset pertaining to 12,000 ICU patients, where researchers investigated the relationships between clinical measurements, and in-hospital mortality. However, the prevalence and complexity of missing data in the Physionet data present significant challenges for the application of deep learning methods, such as Variational Autoencoders (VAEs). Although a rich literature exists regarding the treatment of missing data in traditional statistical models, it is unclear how this extends to deep learning architectures. To address these issues, we propose a novel extension of VAEs called Importance-Weighted Autoencoders (IWAEs) to flexibly handle Missing Not At Random (MNAR) patterns in the Physionet data. Our proposed method models the missingness mechanism using an embedded neural network, eliminating the need to specify the exact form of the missingness mechanism a priori. We show that the use of our method leads to more realistic imputed values relative to the state-of-the-art, as well as significant differences in fitted downstream models for mortality.
• Abstract（参考訳）: 電子健康記録(ehrs)は、患者の健康情報と結果の関係を調べるために一般的に用いられる。 EHRデータセットの特徴的高次元と大きなサンプルサイズを考慮すると、深層学習はそのような関係を学習するための強力なツールとして現れている。 physionet 2012 Challengeには、12,000 ICU患者に関するEHRデータセットが含まれており、臨床測定値と院内死亡率の関係を調査している。 しかし、物理データにおけるデータ欠落の頻度と複雑さは、変分オートエンコーダ(vaes)のような深層学習法の適用において重大な課題を呈している。 従来の統計モデルでは欠落したデータの扱いについては豊富な文献があるが、どのようにしてディープラーニングアーキテクチャに拡張されるのかは不明である。 これらの問題に対処するため、我々はIWAE(Importance-Weighted Autoencoders)と呼ばれる新しいVAEの拡張を提案し、Physoronetデータにおけるミス・ノー・アット・ランダム(MNAR)パターンを柔軟に処理する。 提案手法は,組み込みニューラルネットワークを用いて欠落機構をモデル化し,欠落機構の正確な形式を事前に指定する必要をなくした。 以上の結果から, 本手法を用いることで, 現状と比べ, より現実的な実測値が得られ, 下流モデルによる死亡率の有意差が認められた。

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