Fugu-MT 論文翻訳(概要): Multi-Task Prediction of Clinical Outcomes in the Intensive Care Unit using Flexible Multimodal Transformers

論文の概要: Multi-Task Prediction of Clinical Outcomes in the Intensive Care Unit using Flexible Multimodal Transformers

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.05431v1
Date: Tue, 9 Nov 2021 21:46:11 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-11-11 14:05:22.733485
Title: Multi-Task Prediction of Clinical Outcomes in the Intensive Care Unit using Flexible Multimodal Transformers
Title（参考訳）: フレキシブルマルチモーダルトランスフォーマーを用いた集中治療室における臨床成績のマルチタスク予測
Authors: Benjamin Shickel, Patrick J. Tighe, Azra Bihorac, Parisa Rashidi
Abstract要約: フレキシブルトランスフォーマーベースのEHR埋め込みパイプラインと予測モデルフレームワークを提案する。集中治療室におけるフレキシブルデザインの実現可能性について検討した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.836546574465437
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Recent deep learning research based on Transformer model architectures has demonstrated state-of-the-art performance across a variety of domains and tasks, mostly within the computer vision and natural language processing domains. While some recent studies have implemented Transformers for clinical tasks using electronic health records data, they are limited in scope, flexibility, and comprehensiveness. In this study, we propose a flexible Transformer-based EHR embedding pipeline and predictive model framework that introduces several novel modifications of existing workflows that capitalize on data attributes unique to the healthcare domain. We showcase the feasibility of our flexible design in a case study in the intensive care unit, where our models accurately predict seven clinical outcomes pertaining to readmission and patient mortality over multiple future time horizons.
Abstract（参考訳）: トランスフォーマーモデルアーキテクチャに基づく最近のディープラーニング研究では、コンピュータビジョンと自然言語処理ドメインを中心に、さまざまなドメインやタスクにおける最先端のパフォーマンスが実証されている。最近の研究では、電子健康記録データを用いた臨床業務用トランスフォーマーを実装しているが、範囲、柔軟性、包括性に制限がある。本研究では,医療分野特有のデータ属性を生かした既存のワークフローの新たな変更をいくつか導入した,フレキシブルトランスフォーマティブなeer埋め込みパイプラインと予測モデルフレームワークを提案する。集中治療室のケーススタディにおいて,我々はフレキシブルデザインの実現可能性について紹介した。このモデルでは,複数回の再発と患者の死亡に関連する7つの臨床結果を正確に予測する。

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