論文の概要: ICE-NODE: Integration of Clinical Embeddings with Neural Ordinary Differential Equations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.01873v1
• Date: Tue, 5 Jul 2022 08:13:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-06 15:27:57.122268
• Title: ICE-NODE: Integration of Clinical Embeddings with Neural Ordinary Differential Equations
• Title（参考訳）: ICE-NODE:ニューラル常微分方程式と臨床埋め込みの統合
• Authors: Asem Alaa, Erik Mayer, Mauricio Barahona
• Abstract要約: ICE-NODEは、臨床コードとニューラルなODEの埋め込みを統合して、EHRの患者軌道を学習し、予測するアーキテクチャである。 我々は、ICE-NODEが急性腎不全や肺心疾患などの特定の疾患の予測に優れており、さらなる予測に活用できる患者リスクトラジェクトリを時間とともに生成できることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Early diagnosis of disease can result in improved health outcomes, such as higher survival rates and lower treatment costs. With the massive amount of information in electronic health records (EHRs), there is great potential to use machine learning (ML) methods to model disease progression aimed at early prediction of disease onset and other outcomes. In this work, we employ recent innovations in neural ODEs to harness the full temporal information of EHRs. We propose ICE-NODE (Integration of Clinical Embeddings with Neural Ordinary Differential Equations), an architecture that temporally integrates embeddings of clinical codes and neural ODEs to learn and predict patient trajectories in EHRs. We apply our method to the publicly available MIMIC-III and MIMIC-IV datasets, reporting improved prediction results compared to state-of-the-art methods, specifically for clinical codes that are not frequently observed in EHRs. We also show that ICE-NODE is more competent at predicting certain medical conditions, like acute renal failure and pulmonary heart disease, and is also able to produce patient risk trajectories over time that can be exploited for further predictions.
• Abstract（参考訳）: 疾患の早期診断は、生存率の向上や治療コストの低下など、健康状態の改善につながる可能性がある。 電子健康記録 (EHRs) に大量の情報が蓄積されていることから, 早期の発症予測や他の結果の予測を目的とした疾患進行のモデル化に機械学習 (ML) 手法を用いる可能性が大きい。 本研究では,ERHの時間的情報をフル活用するために,ニューラルODEの最近のイノベーションを採用する。 本稿では,ERHにおける患者軌跡の学習と予測のために,臨床コードとニューラルネットワークの埋め込みを時間的に統合したICE-NODE(Integration of Clinical Embeddings with Neural Ordinary Differential Equations)を提案する。 本手法を一般に公開されているMIMIC-IIIおよびMIMIC-IVデータセットに適用し、最先端の方法と比較して予測結果の改善を報告した。 また、ICE-NODEは急性腎不全や肺心疾患などの特定の疾患の予測に優れており、さらなる予測に活用できる患者リスクトラジェクタを時間とともに生成可能であることも示している。

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