論文の概要: Modeling electronic health record data using a knowledge-graph-embedded topic model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.01436v1
• Date: Fri, 3 Jun 2022 07:58:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-06 15:19:18.006113
• Title: Modeling electronic health record data using a knowledge-graph-embedded topic model
• Title（参考訳）: 知識グラフ埋め込みトピックモデルを用いた電子健康記録データのモデル化
• Authors: Yuesong Zou, Ahmad Pesaranghader, Aman Verma, David Buckeridge and Yue Li
• Abstract要約: エンド・ツー・エンドの知識グラフに基づくマルチモーダル組込みトピックモデルであるKG-ETMを提案する。 KG-ETMは、医療知識グラフから埋め込みを学習することで、HRデータから潜伏病トピックを抽出する。 また,本モデルでは,患者層化と薬剤推奨のための解釈可能かつ正確な患者表現も発見できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.170782354287972
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The rapid growth of electronic health record (EHR) datasets opens up promising opportunities to understand human diseases in a systematic way. However, effective extraction of clinical knowledge from the EHR data has been hindered by its sparsity and noisy information. We present KG-ETM, an end-to-end knowledge graph-based multimodal embedded topic model. KG-ETM distills latent disease topics from EHR data by learning the embedding from the medical knowledge graphs. We applied KG-ETM to a large-scale EHR dataset consisting of over 1 million patients. We evaluated its performance based on EHR reconstruction and drug imputation. KG-ETM demonstrated superior performance over the alternative methods on both tasks. Moreover, our model learned clinically meaningful graph-informed embedding of the EHR codes. In additional, our model is also able to discover interpretable and accurate patient representations for patient stratification and drug recommendations.
• Abstract（参考訳）: 電子健康記録(EHR)データセットの急速な成長は、人間の病気を体系的に理解する有望な機会を開く。 しかし,ERHデータから有効な臨床知識の抽出は,その疎度とノイズ情報によって妨げられている。 エンド・ツー・エンドの知識グラフに基づくマルチモーダル組込みトピックモデルであるKG-ETMを提案する。 KG-ETMは、医療知識グラフから埋め込みを学習することで、HRデータから潜伏病トピックを抽出する。 我々はKG-ETMを100万人以上の患者からなる大規模EHRデータセットに適用した。 ehrの再構成と薬物注入による性能評価を行った。 KG-ETMは両タスクの代替手法よりも優れた性能を示した。 さらに,EHR符号のグラフインフォームド埋め込みを臨床的に学習した。 さらに,本モデルでは,患者層化と薬剤推奨のための解釈可能かつ正確な患者表現も発見できる。

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