論文の概要: Reconstructing Missing EHRs Using Time-Aware Within- and Cross-Visit Information for Septic Shock Early Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.08245v1
• Date: Tue, 15 Mar 2022 20:47:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-17 16:04:01.796645
• Title: Reconstructing Missing EHRs Using Time-Aware Within- and Cross-Visit Information for Septic Shock Early Prediction
• Title（参考訳）: 懐疑的衝撃早期予測のための時間認識内・視線情報を用いた行方不明者EHRの再構築
• Authors: Ge Gao, Farzaneh Khoshnevisan, Min Chi
• Abstract要約: TA-DualCV という,時間認識型デュアルクロス・ヴィジット欠落値計算手法を提案する。 TA-DualCVは、異なる特徴の測定で欠落パターンの潜伏構造をキャプチャする。 また、時間継続性を考慮し、時間ステップと不規則な時間間隔の両方に基づいて、潜伏する時間的欠落パターンをキャプチャする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.877114256662601
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Real-world Electronic Health Records (EHRs) are often plagued by a high rate of missing data. In our EHRs, for example, the missing rates can be as high as 90% for some features, with an average missing rate of around 70% across all features. We propose a Time-Aware Dual-Cross-Visit missing value imputation method, named TA-DualCV, which spontaneously leverages multivariate dependencies across features and longitudinal dependencies both within- and cross-visit to maximize the information extracted from limited observable records in EHRs. Specifically, TA-DualCV captures the latent structure of missing patterns across measurements of different features and it also considers the time continuity and capture the latent temporal missing patterns based on both time-steps and irregular time-intervals. TA-DualCV is evaluated using three large real-world EHRs on two types of tasks: an unsupervised imputation task by varying mask rates up to 90% and a supervised 24-hour early prediction of septic shock using Long Short-Term Memory (LSTM). Our results show that TA-DualCV performs significantly better than all of the existing state-of-the-art imputation baselines, such as DETROIT and TAME, on both types of tasks.
• Abstract（参考訳）: 現実世界の電子健康記録(ehrs)は、しばしば高いデータ欠落率に苦しめられている。 例えば当社のEHRでは、いくつかの機能では、欠落率を最大90%、すべての機能で平均欠落率を約70%としています。 本研究では,多変量依存関係を多変量依存性に自然に活用するTA-DualCV (Time-Aware Dual-Cross-Visit missing value imputation) を提案する。 具体的には、TA-DualCVは、異なる特徴の測定にまたがる欠落パターンの潜伏構造を捉え、また、時間ステップと不規則な時間間隔の両方に基づいて、欠落パターンの潜伏パターンを捉える。 TA-DualCVは,マスクレートを最大90%まで変更した教師なし計算タスクと,Long Short-Term Memory (LSTM) を用いた敗血症性ショックの24時間早期予測の2種類のタスクにおいて,3種類の実世界の EHR を用いて評価した。 以上の結果から, TA-DualCVは, DETROIT や TAME といった既存の最先端のインキュベーションベースラインよりも, 両タイプのタスクにおいて優れた性能を示すことがわかった。

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