論文の概要: Towards dynamic multi-modal phenotyping using chest radiographs and
physiological data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.02710v1
- Date: Thu, 4 Nov 2021 09:41:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-11-05 20:24:50.209853
- Title: Towards dynamic multi-modal phenotyping using chest radiographs and
physiological data
- Title（参考訳）: 胸部X線写真と生理学的データを用いた動的マルチモーダル表現
- Authors: Nasir Hayat, Krzysztof J. Geras, Farah E. Shamout
- Abstract要約: 本稿では,モダリティ固有のデータ表現を学習し,補助的特徴を統合するための動的トレーニング手法を提案する。
MIMIC-IVおよび胸部X線写真を用いたMIMIC-CXRデータセットを用いた患者表現型検索の予備実験を行った。
このことは、表現型タスクにおける胸部画像モダリティの活用の利点を示し、医療応用におけるマルチモーダル学習の可能性を強調している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.11179491890629
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The healthcare domain is characterized by heterogeneous data modalities, such
as imaging and physiological data. In practice, the variety of medical data
assists clinicians in decision-making. However, most of the current
state-of-the-art deep learning models solely rely upon carefully curated data
of a single modality. In this paper, we propose a dynamic training approach to
learn modality-specific data representations and to integrate auxiliary
features, instead of solely relying on a single modality. Our preliminary
experiments results for a patient phenotyping task using physiological data in
MIMIC-IV & chest radiographs in the MIMIC- CXR dataset show that our proposed
approach achieves the highest area under the receiver operating characteristic
curve (AUROC) (0.764 AUROC) compared to the performance of the benchmark method
in previous work, which only used physiological data (0.740 AUROC). For a set
of five recurring or chronic diseases with periodic acute episodes, including
cardiac dysrhythmia, conduction disorders, and congestive heart failure, the
AUROC improves from 0.747 to 0.798. This illustrates the benefit of leveraging
the chest imaging modality in the phenotyping task and highlights the potential
of multi-modal learning in medical applications.
- Abstract（参考訳）: 医療領域は、イメージングや生理学的データなどの異種データモダリティによって特徴づけられる。
実際には、さまざまな医療データが臨床医の意思決定を支援する。
しかし、現在の最先端のディープラーニングモデルのほとんどは、単一のモダリティを慎重にキュレートしたデータに依存している。
本稿では,モーダリティのみに頼るのではなく,モーダリティ固有のデータ表現を学習し,補助的な特徴を統合するための動的トレーニング手法を提案する。
MIMIC-CXRデータセットのMIMIC-IV, 胸部X線写真を用いた患者表現タスクの予備実験の結果, 提案手法は, 生理的データ(0.740 AUROC)のみを用いた以前の研究におけるベンチマーク手法と比較して, 受信操作特性曲線 (AUROC) (0.764 AUROC) の下で最も高い面積を達成できた。
心臓性不整脈、伝導障害、心不全を含む定期的な急性エピソードを有する5つの再発または慢性疾患のセットでは、AUROCは0.747から0.798に改善される。
これは表現型タスクで胸部イメージングモダリティを活用する利点を示し、医学的応用におけるマルチモーダル学習の可能性を強調している。
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