論文の概要: FD-GATDR: A Federated-Decentralized-Learning Graph Attention Network for
Doctor Recommendation Using EHR
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.05750v1
- Date: Mon, 11 Jul 2022 18:53:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-07-14 12:51:23.727758
- Title: FD-GATDR: A Federated-Decentralized-Learning Graph Attention Network for
Doctor Recommendation Using EHR
- Title（参考訳）: FD-GATDR : EHRを用いた医師推薦のためのフェデレーション型学習グラフアテンションネットワーク
- Authors: Luning Bi, Yunlong Wang, Fan Zhang, Zhuqing Liu, Yong Cai, Emily Zhao
- Abstract要約: 本稿では,患者と医師の潜在的なつながりを再構築するための時間埋め込み型医師推薦システムを提案する。
また,患者データ共有病院のプライバシー問題に対処するため,最小化最適化モデルに基づく分散分散型学習手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.46446579065236
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In the past decade, with the development of big data technology, an
increasing amount of patient information has been stored as electronic health
records (EHRs). Leveraging these data, various doctor recommendation systems
have been proposed. Typically, such studies process the EHR data in a
flat-structured manner, where each encounter was treated as an unordered set of
features. Nevertheless, the heterogeneous structured information such as
service sequence stored in claims shall not be ignored. This paper presents a
doctor recommendation system with time embedding to reconstruct the potential
connections between patients and doctors using heterogeneous graph attention
network. Besides, to address the privacy issue of patient data sharing crossing
hospitals, a federated decentralized learning method based on a minimization
optimization model is also proposed. The graph-based recommendation system has
been validated on a EHR dataset. Compared to baseline models, the proposed
method improves the AUC by up to 6.2%. And our proposed federated-based
algorithm not only yields the fictitious fusion center's performance but also
enjoys a convergence rate of O(1/T).
- Abstract（参考訳）: 過去10年間、ビッグデータ技術の発展に伴い、患者情報は電子健康記録(ehrs)として保存されるようになった。
これらのデータを活用することで、様々な医師推薦システムが提案されている。
典型的には、これらの研究はEHRデータを平坦な構造で処理し、そこでは各遭遇を非秩序な特徴集合として扱う。
それでも,クレームに格納されたサービスシーケンスのような異質な構造化情報は無視されない。
本稿では,異種グラフアテンションネットワークを用いて患者と医師の潜在的なつながりを再構築するための時間埋め込み型医師レコメンデーションシステムを提案する。
また,交差病院における患者データ共有のプライバシ問題に対処するために,最小化最適化モデルに基づく統合分散分散学習手法を提案する。
グラフベースのレコメンデーションシステムは、EHRデータセット上で検証されている。
ベースラインモデルと比較して,提案手法はAUCを最大6.2%改善する。
提案するフェデレーションベースアルゴリズムは, 架空の核融合センターの性能だけでなく, O(1/T)の収束率も享受する。
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