論文の概要: Literature-Augmented Clinical Outcome Prediction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.08374v1
- Date: Tue, 16 Nov 2021 11:19:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-11-17 13:50:37.561405
- Title: Literature-Augmented Clinical Outcome Prediction
- Title(参考訳): 文献による臨床成績予測
- Authors: Aakanksha Naik, Sravanthi Parasa, Sergey Feldman, Lucy Lu Wang and Tom
Hope
- Abstract要約: EBMとAIベースの臨床モデルとのギャップを埋める技術を導入する。
集中治療(ICU)患者情報に基づいて患者固有の文献を自動的に検索するシステムを提案する。
我々のモデルは,最近の強靭なベースラインと比較して,3つの課題に対する予測精度を大幅に向上させることができる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 10.46990394710927
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Predictive models for medical outcomes hold great promise for enhancing
clinical decision-making. These models are trained on rich patient data such as
clinical notes, aggregating many patient signals into an outcome prediction.
However, AI-based clinical models have typically been developed in isolation
from the prominent paradigm of Evidence Based Medicine (EBM), in which medical
decisions are based on explicit evidence from existing literature. In this
work, we introduce techniques to help bridge this gap between EBM and AI-based
clinical models, and show that these methods can improve predictive accuracy.
We propose a novel system that automatically retrieves patient-specific
literature based on intensive care (ICU) patient information, aggregates
relevant papers and fuses them with internal admission notes to form outcome
predictions. Our model is able to substantially boost predictive accuracy on
three challenging tasks in comparison to strong recent baselines; for
in-hospital mortality, we are able to boost top-10% precision by a large margin
of over 25%.
- Abstract(参考訳): 医療結果の予測モデルは臨床意思決定の強化に大いに貢献する。
これらのモデルは、臨床ノートなどのリッチな患者データに基づいて訓練され、多くの患者信号を結果予測に集約する。
しかし、AIベースの臨床モデルは、医学的な決定が既存の文献から明らかな証拠に基づいて行われる、エビデンスベースの医学(EBM)の卓越したパラダイムとは独立して開発された。
本研究では,EMMとAIベースの臨床モデルとのギャップを埋める手法を導入し,これらの手法が予測精度を向上させることを示す。
集中治療(icu)患者情報に基づいて患者固有の文献を自動的に検索し,関連論文を集計し,内部入会ノートと融合して結果予測を行うシステムを提案する。
我々のモデルは,近年の強靭なベースラインと比較して,3つの課題に対する予測精度を大幅に向上させることができ,病院内死亡率では,25%以上の大きなマージンでトップ10%の精度を向上することができる。
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