論文の概要: Clinical Outcome Prediction from Admission Notes using Self-Supervised Knowledge Integration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.04110v1
• Date: Mon, 8 Feb 2021 10:26:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-09 15:45:24.925425
• Title: Clinical Outcome Prediction from Admission Notes using Self-Supervised Knowledge Integration
• Title（参考訳）: 自己監督型知識統合による受注ノートからの臨床成績予測
• Authors: Betty van Aken, Jens-Michalis Papaioannou, Manuel Mayrdorfer, Klemens Budde, Felix A. Gers, Alexander L\"oser
• Abstract要約: 臨床テキストからのアウトカム予測は、医師が潜在的なリスクを見落としないようにする。 退院時の診断,手術手順,院内死亡率,長期予測は4つの一般的な結果予測対象である。 複数の公開資料から得られた患者結果に関する知識を統合するために,臨床結果の事前学習を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.88616573143478
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Outcome prediction from clinical text can prevent doctors from overlooking possible risks and help hospitals to plan capacities. We simulate patients at admission time, when decision support can be especially valuable, and contribute a novel admission to discharge task with four common outcome prediction targets: Diagnoses at discharge, procedures performed, in-hospital mortality and length-of-stay prediction. The ideal system should infer outcomes based on symptoms, pre-conditions and risk factors of a patient. We evaluate the effectiveness of language models to handle this scenario and propose clinical outcome pre-training to integrate knowledge about patient outcomes from multiple public sources. We further present a simple method to incorporate ICD code hierarchy into the models. We show that our approach improves performance on the outcome tasks against several baselines. A detailed analysis reveals further strengths of the model, including transferability, but also weaknesses such as handling of vital values and inconsistencies in the underlying data.
• Abstract（参考訳）: 臨床テキストからのアウトカム予測は、医師がリスクを見落としないようにし、病院の能力計画を支援する。 入院時の患者,特に意思決定支援が有用である場合をシミュレートし,退院時の診断,手術手順,院内死亡率,在院期間予測の4つの共通の結果予測目標で退院作業への新規の入院を提案する。 理想的なシステムは、患者の症状、前提条件、危険因子に基づいて結果を推測するべきである。 このシナリオに対処するための言語モデルの有効性を評価し,複数の公的ソースからの患者結果に関する知識を統合するための臨床成果事前学習を提案する。 さらに、モデルにICDコード階層を組み込むための簡単な方法を提案する。 本手法は,複数のベースラインに対して結果タスクのパフォーマンスを向上させることを示す。 詳細な分析は、転送可能性を含むモデルのさらなる強みを明らかにするだけでなく、基礎となるデータにおける重要な値の取り扱いや矛盾などの弱点を明らかにします。

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