論文の概要: Unsupervised Probabilistic Models for Sequential Electronic Health Records

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.07292v1
• Date: Fri, 15 Apr 2022 02:11:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-18 12:55:21.973737
• Title: Unsupervised Probabilistic Models for Sequential Electronic Health Records
• Title（参考訳）: 連続電子健康記録の教師なし確率モデル
• Authors: Alan D. Kaplan, John D. Greene, Vincent X. Liu, Priyadip Ray
• Abstract要約: モデルは、データの基盤構造をエンコードする遅延変数の階層化セットで構成されている。 我々は,北カリフォルニアのKaiser Permanente(カイザー・パーマネンテ)統合型ヘルスケアデリバリーシステムにおいて,医療を受ける被験者のエピソードデータに基づいて,このモデルを訓練する。 トレーニングされたモデルの結果として得られる特性は、これらの複雑で多面的なデータから新しい洞察を生み出す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.8015092217142223
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We develop an unsupervised probabilistic model for heterogeneous Electronic Health Record (EHR) data. Utilizing a mixture model formulation, our approach directly models sequences of arbitrary length, such as medications and laboratory results. This allows for subgrouping and incorporation of the dynamics underlying heterogeneous data types. The model consists of a layered set of latent variables that encode underlying structure in the data. These variables represent subject subgroups at the top layer, and unobserved states for sequences in the second layer. We train this model on episodic data from subjects receiving medical care in the Kaiser Permanente Northern California integrated healthcare delivery system. The resulting properties of the trained model generate novel insight from these complex and multifaceted data. In addition, we show how the model can be used to analyze sequences that contribute to assessment of mortality likelihood.
• Abstract（参考訳）: 異種電子健康記録(EHR)データに対する教師なし確率モデルを構築した。 混合モデル定式化を用いることで,薬品や実験結果などの任意の長さの配列を直接モデル化する。 これにより、異種データ型の基礎となるダイナミクスをサブグループ化し、組み込むことができる。 モデルは、データの基盤構造をエンコードする遅延変数の階層化セットで構成されている。 これらの変数は、上位層におけるサブグループと、第2層におけるシーケンスの観測されていない状態を表す。 本モデルでは,北カリフォルニア総合医療提供システムkaiser permanenteにおける医療を受ける被験者のエピソディクスデータに基づいてトレーニングを行う。 トレーニングモデルの結果として得られる特性は、これらの複雑で多面的なデータから新たな洞察を生み出す。 さらに, 本モデルを用いて, 死亡率評価に寄与するシーケンスを解析する方法を示す。

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