論文の概要: Neighborhood Contrastive Learning Applied to Online Patient Monitoring

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.05142v1
• Date: Wed, 9 Jun 2021 15:30:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-10 15:02:05.147266
• Title: Neighborhood Contrastive Learning Applied to Online Patient Monitoring
• Title（参考訳）: 隣接コントラスト学習のオンライン患者モニタリングへの応用
• Authors: Hugo Y\`eche, Gideon Dresdner, Francesco Locatello, Matthias H\"user, Gunnar R\"atsch
• Abstract要約: 集中治療単位 (ICU) では、重度疾患患者のオンラインモニタリングは、しばしば教師付き学習問題として定式化される。 本研究では,この制限を,新たな対照的な学習目標を用いて時系列データ拡張手法を補足することで克服する。 本実験は, 医用時間帯にコントラスト法を適用した既存の作業よりも顕著に改善したことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.3069701869113
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Intensive care units (ICU) are increasingly looking towards machine learning for methods to provide online monitoring of critically ill patients. In machine learning, online monitoring is often formulated as a supervised learning problem. Recently, contrastive learning approaches have demonstrated promising improvements over competitive supervised benchmarks. These methods rely on well-understood data augmentation techniques developed for image data which do not apply to online monitoring. In this work, we overcome this limitation by supplementing time-series data augmentation techniques with a novel contrastive learning objective which we call neighborhood contrastive learning (NCL). Our objective explicitly groups together contiguous time segments from each patient while maintaining state-specific information. Our experiments demonstrate a marked improvement over existing work applying contrastive methods to medical time-series.
• Abstract（参考訳）: 重篤なケアユニット(ICU)は、重篤な患者をオンライン監視する手段として、機械学習をますます求めている。 機械学習では、オンラインモニタリングはしばしば教師付き学習問題として定式化される。 近年、コントラスト学習アプローチは、競合する教師付きベンチマークよりも有望な改善を示している。 これらの方法は、オンライン監視に当てはまらない画像データのために開発された、十分に理解されたデータ拡張技術に依存している。 本研究では,この制限を,近隣コントラスト学習(NCL)と呼ばれる新しいコントラスト学習目標を用いて時系列データ拡張手法を補足することで克服する。 本研究の目的は, 状態情報を維持しながら各患者から連続した時間セグメントを明示的にグループ化することである。 本実験は,医用時間帯にコントラスト法を適用した既存の作業よりも顕著な改善を示した。

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