論文の概要: Neural Clinical Event Sequence Prediction through Personalized Online Adaptive Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.01787v1
• Date: Mon, 5 Apr 2021 06:22:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-06 14:48:54.923177
• Title: Neural Clinical Event Sequence Prediction through Personalized Online Adaptive Learning
• Title（参考訳）: パーソナライズされたオンライン適応学習による神経臨床イベントシーケンス予測
• Authors: Jeong Min Lee and Milos Hauskrecht
• Abstract要約: 臨床イベントシーケンスは、時間内の患者のケアの記録を表す数千の臨床イベントで構成される。 臨床症状の予測モデルを学ぶ上で重要な課題は、患者固有の変動性である。 オンラインモデルの更新を通じて、個々の患者の予測を調整することを学ぶ新しい適応イベントシーケンス予測フレームワークを開発します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.574235466142833
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Clinical event sequences consist of thousands of clinical events that represent records of patient care in time. Developing accurate prediction models for such sequences is of a great importance for defining representations of a patient state and for improving patient care. One important challenge of learning a good predictive model of clinical sequences is patient-specific variability. Based on underlying clinical complications, each patient's sequence may consist of different sets of clinical events. However, population-based models learned from such sequences may not accurately predict patient-specific dynamics of event sequences. To address the problem, we develop a new adaptive event sequence prediction framework that learns to adjust its prediction for individual patients through an online model update.
• Abstract（参考訳）: 臨床イベントシーケンスは、時間内の患者のケアの記録を表す数千の臨床イベントで構成される。 このようなシーケンスの正確な予測モデルを開発することは、患者の状態の表現を定義し、患者のケアを改善する上で非常に重要である。 臨床症状の予測モデルを学ぶ上で重要な課題は、患者固有の変動性である。 基礎となる臨床合併症に基づいて、各患者の配列は異なる臨床イベントから構成される。 しかし、このようなシーケンスから学習した集団モデルでは、イベントシーケンスの患者固有のダイナミクスを正確に予測することはできない。 この問題に対処するために,オンラインモデル更新を通じて個々の患者に対する予測を調整するための適応型イベントシーケンス予測フレームワークを開発した。

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