Fugu-MT 論文翻訳(概要): Patient Embeddings in Healthcare and Insurance Applications

論文の概要: Patient Embeddings in Healthcare and Insurance Applications

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.03913v1
Date: Mon, 21 Jun 2021 13:30:43 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-07-11 11:32:18.174803
Title: Patient Embeddings in Healthcare and Insurance Applications
Title（参考訳）: 医療・保険分野での患者埋め込み
Authors: Pavel Blinov, Vladimir Kokh
Abstract要約: 電子健康記録(EHR)の患者履歴を,埋め込みを学習するICD概念の時間的シーケンスとして提示する。我々は,医療分野からの知識を患者埋め込みの形で,保険スコアリングの実践的課題にどう移行できるかを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The paper researches the problem of concept and patient representations in the medical domain. We present the patient histories from Electronic Health Records (EHRs) as temporal sequences of ICD concepts for which embeddings are learned in an unsupervised setup with a transformer-based neural network model. The model training was performed on the collection of one million patients' histories in 6 years. The predictive power of such a model is assessed in comparison with several baseline methods. A series of experiments on the MIMIC-III data show the advantage of the presented model compared to a similar system. Further, we analyze the obtained embedding space with regards to concept relations and show how knowledge from the medical domain can be successfully transferred to the practical task of insurance scoring in the form of patient embeddings.
Abstract（参考訳）: 本稿では,医療領域における概念と患者表現の問題について考察する。我々は,Electronic Health Records (EHRs) の患者履歴を,トランスフォーマーベースニューラルネットワークモデルを用いた教師なしセットアップで埋め込みを学習するICD概念の時間的シーケンスとして提示する。モデルトレーニングは6年間に100万人の患者の履歴を収集して行われた。このようなモデルの予測力は、いくつかのベースライン法と比較して評価される。 MIMIC-IIIデータに対する一連の実験は、同様のシステムと比較して提示されたモデルの利点を示している。さらに,概念関係に関して得られた埋め込み空間を分析し,医療領域からの知識が患者埋め込みの形で保険スコアリングの実務課題にどのように移行できるかを示す。

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