論文の概要: Multilevel Stochastic Optimization for Imputation in Massive Medical Data Records
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.09680v3
- Date: Wed, 3 Apr 2024 14:09:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-05 21:01:43.248249
- Title: Multilevel Stochastic Optimization for Imputation in Massive Medical Data Records
- Title（参考訳）: 大量医療記録におけるマルチレベル確率最適化
- Authors: Wenrui Li, Xiaoyu Wang, Yuetian Sun, Snezana Milanovic, Mark Kon, Julio Enrique Castrillon-Candas,
- Abstract要約: 我々は最近開発された多段階計算最適化手法を医療記録の計算問題に適用した。
その結果, マルチレベル手法は現在の手法よりも大幅に優れ, 数値的に堅牢であることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.711824170437793
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: It has long been a recognized problem that many datasets contain significant levels of missing numerical data. A potentially critical predicate for application of machine learning methods to datasets involves addressing this problem. However, this is a challenging task. In this paper, we apply a recently developed multi-level stochastic optimization approach to the problem of imputation in massive medical records. The approach is based on computational applied mathematics techniques and is highly accurate. In particular, for the Best Linear Unbiased Predictor (BLUP) this multi-level formulation is exact, and is significantly faster and more numerically stable. This permits practical application of Kriging methods to data imputation problems for massive datasets. We test this approach on data from the National Inpatient Sample (NIS) data records, Healthcare Cost and Utilization Project (HCUP), Agency for Healthcare Research and Quality. Numerical results show that the multi-level method significantly outperforms current approaches and is numerically robust. It has superior accuracy as compared with methods recommended in the recent report from HCUP. Benchmark tests show up to 75% reductions in error. Furthermore, the results are also superior to recent state of the art methods such as discriminative deep learning.
- Abstract（参考訳）: 多くのデータセットが欠落する数値データをかなり含んでいることは、長い間認識されてきた問題である。
機械学習メソッドをデータセットに適用するための潜在的に重要な述語は、この問題に対処することである。
しかし、これは難しい課題です。
本稿では,近年開発されたマルチレベル確率最適化手法を,大規模医療記録におけるインキュベーション問題に適用する。
この手法は計算応用数学の技術に基づいており、高精度である。
特に、Best Linear Unbiased Predictor (BLUP)では、このマルチレベル定式化は正確であり、より高速でより数値的に安定である。
これにより、大規模なデータセットに対するデータ計算問題にKriging法を実践的に適用することができる。
本手法は,NIS (National In patient Sample) データ記録, HCUP (Healthcare Cost and utilization Project), Agency for Healthcare Research and Qualityから得られたデータに基づいて検証する。
数値計算の結果, マルチレベル法は現在の手法よりも有意に優れ, 数値的に堅牢であることがわかった。
HCUPの最近のレポートで推奨されている手法に比べて精度が優れている。
ベンチマークテストでは、最大75%エラーが減少する。
さらに、この結果は差別的深層学習のような最近の最先端の手法よりも優れている。
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