論文の概要: Patient Outcome and Zero-shot Diagnosis Prediction with Hypernetwork-guided Multitask Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.03062v1
• Date: Tue, 7 Sep 2021 12:52:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-08 19:29:29.383096
• Title: Patient Outcome and Zero-shot Diagnosis Prediction with Hypernetwork-guided Multitask Learning
• Title（参考訳）: Hypernetwork-Guided Multitask Learning による患者予後とゼロショット診断
• Authors: Shaoxiong Ji and Pekka Marttinen
• Abstract要約: マルチタスク深層学習は、テキストからの患者結果予測に応用されている。 複数のタスクにおける診断予測は、稀な疾患や未診断の診断による一般化可能性の問題である。 本稿では,タスク条件付きパラメータとマルチタスク予測ヘッドの係数を生成するハイパーネットワークベースの手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.392432412743858
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Multitask deep learning has been applied to patient outcome prediction from text, taking clinical notes as input and training deep neural networks with a joint loss function of multiple tasks. However, the joint training scheme of multitask learning suffers from inter-task interference, and diagnosis prediction among the multiple tasks has the generalizability issue due to rare diseases or unseen diagnoses. To solve these challenges, we propose a hypernetwork-based approach that generates task-conditioned parameters and coefficients of multitask prediction heads to learn task-specific prediction and balance the multitask learning. We also incorporate semantic task information to improves the generalizability of our task-conditioned multitask model. Experiments on early and discharge notes extracted from the real-world MIMIC database show our method can achieve better performance on multitask patient outcome prediction than strong baselines in most cases. Besides, our method can effectively handle the scenario with limited information and improve zero-shot prediction on unseen diagnosis categories.
• Abstract（参考訳）: マルチタスク深層学習は、テキストからの患者結果予測に応用され、臨床ノートを入力とし、複数のタスクの関節損失関数を持つディープニューラルネットワークを訓練している。 しかし、マルチタスク学習の合同学習はタスク間干渉に苦しめられ、複数のタスク間の診断予測では、まれな疾患や見当たらない診断による一般化可能性が問題となる。 これらの課題を解決するために,マルチタスク予測ヘッドのタスク条件パラメータと係数を生成し,タスク固有の予測を学習し,マルチタスク学習のバランスをとるハイパーネットワークベースの手法を提案する。 また,タスク条件付きマルチタスクモデルの一般化性を向上させるために,意味的タスク情報も組み込んだ。 実世界のMIMICデータベースから抽出した早期および退院ノートを用いた実験では,ほとんどの症例において強い基準値よりもマルチタスク患者の予後予測に優れた性能が得られた。 さらに,本手法は限られた情報でシナリオを効果的に処理し,未知の診断カテゴリのゼロショット予測を改善する。

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