論文の概要: Unifying Heterogenous Electronic Health Records Systems via Text-Based Code Embedding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.03625v1
• Date: Sun, 8 Aug 2021 12:47:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-10 15:03:23.618124
• Title: Unifying Heterogenous Electronic Health Records Systems via Text-Based Code Embedding
• Title（参考訳）: テキストベースコード埋め込みによる異種電子健康記録システムの統合
• Authors: Kyunghoon Hur, Jiyoung Lee, Jungwoo Oh, Wesley Price, Young-Hak Kim, Edward Choi
• Abstract要約: 本稿では,コードに依存しない記述に基づく表現学習フレームワークであるDescEmbを紹介した。 予測タスクや伝達学習,プール学習など,さまざまな実験において,モデルの性能を検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.3394352452936085
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Substantial increase in the use of Electronic Health Records (EHRs) has opened new frontiers for predictive healthcare. However, while EHR systems are nearly ubiquitous, they lack a unified code system for representing medical concepts. Heterogeneous formats of EHR present a substantial barrier for the training and deployment of state-of-the-art deep learning models at scale. To overcome this problem, we introduce Description-based Embedding, DescEmb, a code-agnostic description-based representation learning framework for predictive modeling on EHR. DescEmb takes advantage of the flexibility of neural language understanding models while maintaining a neutral approach that can be combined with prior frameworks for task-specific representation learning or predictive modeling. We tested our model's capacity on various experiments including prediction tasks, transfer learning and pooled learning. DescEmb shows higher performance in overall experiments compared to code-based approach, opening the door to a text-based approach in predictive healthcare research that is not constrained by EHR structure nor special domain knowledge.
• Abstract（参考訳）: 電子健康記録(EHR)の使用の実質的な増加は、予測医療のための新たなフロンティアを開拓した。 しかし、EHRシステムはユビキタスに近いが、医療概念を表現するための統一コードシステムがない。 EHRの不均一なフォーマットは、最先端のディープラーニングモデルを大規模にトレーニングし、デプロイするための大きな障壁となる。 本稿では,ehl上での予測モデリングを行うための,コードに依存しない記述ベース表現学習フレームワークdescembを紹介する。 DescEmbは、タスク固有の表現学習や予測モデリングの以前のフレームワークと組み合わせられる中立的なアプローチを維持しながら、ニューラルネットワーク理解モデルの柔軟性を活用する。 予測タスクや転校学習,プール学習など,さまざまな実験でモデルのキャパシティをテストした。 DescEmbは、EHR構造や特別なドメイン知識に制約されない予測医療研究において、テキストベースのアプローチへの扉を開く、コードベースのアプローチと比較して、全体的な実験のパフォーマンスを示している。

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