Fugu-MT 論文翻訳(概要): HiRID-ICU-Benchmark -- A Comprehensive Machine Learning Benchmark on High-resolution ICU Data

論文の概要: HiRID-ICU-Benchmark -- A Comprehensive Machine Learning Benchmark on High-resolution ICU Data

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.08536v1
Date: Tue, 16 Nov 2021 15:06:42 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-11-17 14:54:52.179670
Title: HiRID-ICU-Benchmark -- A Comprehensive Machine Learning Benchmark on High-resolution ICU Data
Title（参考訳）: HiRID-ICU-Benchmark - 高解像度ICUデータの総合的機械学習ベンチマーク
Authors: Hugo Y\`eche, Rita Kuznetsova, Marc Zimmermann, Matthias H\"user, Xinrui Lyu, Martin Faltys, Gunnar R\"atsch
Abstract要約: ICU関連タスクの幅広い範囲をカバーするベンチマークの提供を目指している。 HiRIDデータセットを用いて,臨床医とのコラボレーションによって開発された複数の臨床関連タスクを定義した。我々は,このタイプのデータに対する深層学習アプローチのいくつかの制限を強調し,現在最先端のシーケンスモデリング手法を詳細に分析する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8418021941792283
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The recent success of machine learning methods applied to time series collected from Intensive Care Units (ICU) exposes the lack of standardized machine learning benchmarks for developing and comparing such methods. While raw datasets, such as MIMIC-IV or eICU, can be freely accessed on Physionet, the choice of tasks and pre-processing is often chosen ad-hoc for each publication, limiting comparability across publications. In this work, we aim to improve this situation by providing a benchmark covering a large spectrum of ICU-related tasks. Using the HiRID dataset, we define multiple clinically relevant tasks developed in collaboration with clinicians. In addition, we provide a reproducible end-to-end pipeline to construct both data and labels. Finally, we provide an in-depth analysis of current state-of-the-art sequence modeling methods, highlighting some limitations of deep learning approaches for this type of data. With this benchmark, we hope to give the research community the possibility of a fair comparison of their work.
Abstract（参考訳）: Intensive Care Units (ICU) から収集した時系列に適用される機械学習手法の最近の成功は、そのような手法の開発と比較のための標準化された機械学習ベンチマークの欠如を露呈している。 mimic-iv や eicu といった生のデータセットは physionet 上で自由にアクセスすることができるが、タスクの選択や前処理は各出版物に対して副次的に選択され、出版物間の互換性が制限される。本研究では,ICU関連タスクの幅広い範囲をカバーするベンチマークを提供することで,この状況を改善することを目的とする。 HiRIDデータセットを用いて,臨床医とのコラボレーションによって開発された複数の臨床関連タスクを定義した。さらに、再現可能なエンドツーエンドパイプラインを提供し、データとラベルの両方を構築する。最後に,最先端のシーケンスモデリング手法の詳細な分析を行い,この種のデータに対するディープラーニングアプローチの限界を浮き彫りにする。このベンチマークでは、研究コミュニティに彼らの成果を公正に比較できる可能性を与えたいと思っています。

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