論文の概要: Learning Predictive and Interpretable Timeseries Summaries from ICU Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.11043v1
• Date: Wed, 22 Sep 2021 21:14:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-25 02:17:59.895886
• Title: Learning Predictive and Interpretable Timeseries Summaries from ICU Data
• Title（参考訳）: ICUデータから予測的・解釈可能な時系列を学習する
• Authors: Nari Johnson, Sonali Parbhoo, Andrew Slavin Ross and Finale Doshi-Velez
• Abstract要約: 本研究では,ヒトが予測的かつ容易に理解できる臨床時系列の要約を学習するための新しい手法を提案する。 学習した要約は従来の解釈可能なモデルクラスより優れており、病院内死亡率分類タスクにおける最先端のディープラーニングモデルに匹敵する性能を実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.787187660310444
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Machine learning models that utilize patient data across time (rather than just the most recent measurements) have increased performance for many risk stratification tasks in the intensive care unit. However, many of these models and their learned representations are complex and therefore difficult for clinicians to interpret, creating challenges for validation. Our work proposes a new procedure to learn summaries of clinical time-series that are both predictive and easily understood by humans. Specifically, our summaries consist of simple and intuitive functions of clinical data (e.g. falling mean arterial pressure). Our learned summaries outperform traditional interpretable model classes and achieve performance comparable to state-of-the-art deep learning models on an in-hospital mortality classification task.
• Abstract（参考訳）: 患者データを時間にわたって利用する機械学習モデル(最新の測定値だけでなく)は、集中治療ユニットの多くのリスク階層化タスクのパフォーマンスを高めた。 しかしながら、これらのモデルとそれらの学習された表現の多くは複雑であり、臨床医にとって解釈が困難であり、バリデーションの課題を生み出している。 本研究は,ヒトが予測的かつ容易に理解できる臨床時系列の要約を学習するための新しい手法を提案する。 具体的には,臨床データの単純かつ直感的な機能(平均動脈圧下降など)から構成される。 学習した要約は従来の解釈可能なモデルクラスより優れ、病院内死亡率分類タスクにおける最先端のディープラーニングモデルに匹敵する性能を達成する。

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