論文の概要: Lifelong Learning based Disease Diagnosis on Clinical Notes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.00165v1
• Date: Sat, 27 Feb 2021 09:23:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-03 16:47:06.905468
• Title: Lifelong Learning based Disease Diagnosis on Clinical Notes
• Title（参考訳）: 臨床ノートによる生涯学習に基づく疾患診断
• Authors: Zifeng Wang, Yifan Yang, Rui Wen, Xi Chen, Shao-Lun Huang, and Yefeng Zheng
• Abstract要約: 本稿では,医学的実体と文脈の融合,エピソディクス記憶の埋め込み,知識の保持に注意を払うことを提案する。 各種病院から収集した臨床記録を含む新しいベンチマークjarvis-40を樹立した。 提案手法は,提案するベンチマークで最先端の性能が得られることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.146567779632107
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Current deep learning based disease diagnosis systems usually fall short in catastrophic forgetting, i.e., directly fine-tuning the disease diagnosis model on new tasks usually leads to abrupt decay of performance on previous tasks. What is worse, the trained diagnosis system would be fixed once deployed but collecting training data that covers enough diseases is infeasible, which inspires us to develop a lifelong learning diagnosis system. In this work, we propose to adopt attention to combine medical entities and context, embedding episodic memory and consolidation to retain knowledge, such that the learned model is capable of adapting to sequential disease-diagnosis tasks. Moreover, we establish a new benchmark, named Jarvis-40, which contains clinical notes collected from various hospitals. Our experiments show that the proposed method can achieve state-of-the-art performance on the proposed benchmark.
• Abstract（参考訳）: 現在の深層学習に基づく疾患診断システムは、通常、壊滅的な忘れ、すなわち、新しいタスクにおける疾患診断モデルを直接微調整すると、通常、以前のタスクでのパフォーマンスが突然崩壊する。 さらに悪いことに、訓練された診断システムは一度デプロイされると修正されますが、十分な病気をカバーするトレーニングデータを収集することは不可能です。 本稿では,医学的実体と文脈を結合し,エピソディクス記憶と統合を組み込んで知識を保ち,学習モデルが逐次的な疾患診断タスクに適応できるよう,注意を払うことを提案する。 さらに,各種病院から収集した臨床記録を含むJarvis-40という新たなベンチマークを作成した。 提案手法は,提案するベンチマークで最先端の性能が得られることを示す。

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