論文の概要: Multimodal spatiotemporal graph neural networks for improved prediction of 30-day all-cause hospital readmission

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.06766v1
• Date: Thu, 14 Apr 2022 05:50:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-16 00:32:48.473674
• Title: Multimodal spatiotemporal graph neural networks for improved prediction of 30-day all-cause hospital readmission
• Title（参考訳）: マルチモーダル時空間グラフニューラルネットワークによる30日間の病院通院予測の改善
• Authors: Siyi Tang, Amara Tariq, Jared Dunnmon, Umesh Sharma, Praneetha Elugunti, Daniel Rubin, Bhavik N. Patel, Imon Banerjee
• Abstract要約: 本研究では,30日間の院内通院予測のためのマルチモーダル・モダリティ非依存型グラフニューラルネットワーク(MM-STGNN)を提案する。 MM-STGNNは、プライマリデータセットと外部データセットの両方で0.79のAUを達成する。 心臓・血管疾患患者のサブセットでは,30日間の寛解予測において,ベースラインよりも優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.609543591101764
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Measures to predict 30-day readmission are considered an important quality factor for hospitals as accurate predictions can reduce the overall cost of care by identifying high risk patients before they are discharged. While recent deep learning-based studies have shown promising empirical results on readmission prediction, several limitations exist that may hinder widespread clinical utility, such as (a) only patients with certain conditions are considered, (b) existing approaches do not leverage data temporality, (c) individual admissions are assumed independent of each other, which is unrealistic, (d) prior studies are usually limited to single source of data and single center data. To address these limitations, we propose a multimodal, modality-agnostic spatiotemporal graph neural network (MM-STGNN) for prediction of 30-day all-cause hospital readmission that fuses multimodal in-patient longitudinal data. By training and evaluating our methods using longitudinal chest radiographs and electronic health records from two independent centers, we demonstrate that MM-STGNN achieves AUROC of 0.79 on both primary and external datasets. Furthermore, MM-STGNN significantly outperforms the current clinical reference standard, LACE+ score (AUROC=0.61), on the primary dataset. For subset populations of patients with heart and vascular disease, our model also outperforms baselines on predicting 30-day readmission (e.g., 3.7 point improvement in AUROC in patients with heart disease). Lastly, qualitative model interpretability analysis indicates that while patients' primary diagnoses were not explicitly used to train the model, node features crucial for model prediction directly reflect patients' primary diagnoses. Importantly, our MM-STGNN is agnostic to node feature modalities and could be utilized to integrate multimodal data for triaging patients in various downstream resource allocation tasks.
• Abstract（参考訳）: 正確な予測は退院前にリスクの高い患者を特定することによって全体のケアコストを削減できるため、30日間の入院の予測は病院にとって重要な品質要因であると考えられている。 近年の深層学習に基づく研究は、寛容予測に有望な実験結果を示しているが、幅広い臨床効果を妨げるいくつかの制限が存在する。 (a)特定の状態の患者のみが考慮される。 (b)既存のアプローチは、データの時間性を利用しない。 (c)個別の入場は互いに独立しており、非現実的である。 d) 先行研究は通常、単一のデータソースと単一のセンターデータに限定される。 これらの制約に対処するため, マルチモーダル・モダリティ非依存型時空間グラフニューラルネットワーク (MM-STGNN) を提案する。 縦断的胸部X線写真と電子健康記録を用いて, MM-STGNNが一次データと外部データの両方で0.79のAUROCを達成することを実証した。 さらに、MM-STGNNは、一次データセットにおいて、現在の臨床基準であるLACE+スコア(AUROC=0.61)を大きく上回っている。 心臓疾患および血管疾患患者のサブセットでは,30日間の寛解(心疾患におけるAUROCの3.7ポイント改善など)の予測において,ベースラインを上回った。 最後に、定性的モデル解釈可能性分析により、患者の一次診断はモデルトレーニングに明示的に使用されなかったが、モデルの予測に重要なノードの特徴は患者の一次診断を直接反映していることが示唆された。 重要なことは,我々のMM-STGNNはノードの特徴量に非依存であり,様々な下流資源割り当てタスクにおいて患者をトリアージするためのマルチモーダルデータの統合に利用することができる。

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