論文の概要: Unsupervised EHR-based Phenotyping via Matrix and Tensor Decompositions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.00322v1
- Date: Thu, 1 Sep 2022 09:47:27 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2022-09-02 13:33:31.368406
- Title: Unsupervised EHR-based Phenotyping via Matrix and Tensor Decompositions
- Title（参考訳）: マトリックスとテンソル分解による非教師付きEHRによるヘノタイピング
- Authors: Florian Becker, Age K. Smilde, Evrim Acar
- Abstract要約: 本稿では,低ランク近似に基づく計算表現法について概観する。
近年,様々な制約を組み込んだ低ランクデータ近似手法が開発され,解釈可能性の向上が図られている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6875312133832078
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Computational phenotyping allows for unsupervised discovery of subgroups of
patients as well as corresponding co-occurring medical conditions from
electronic health records (EHR). Typically, EHR data contains demographic
information, diagnoses and laboratory results. Discovering (novel) phenotypes
has the potential to be of prognostic and therapeutic value. Providing medical
practitioners with transparent and interpretable results is an important
requirement and an essential part for advancing precision medicine. Low-rank
data approximation methods such as matrix (e.g., non-negative matrix
factorization) and tensor decompositions (e.g., CANDECOMP/PARAFAC) have
demonstrated that they can provide such transparent and interpretable insights.
Recent developments have adapted low-rank data approximation methods by
incorporating different constraints and regularizations that facilitate
interpretability further. In addition, they offer solutions for common
challenges within EHR data such as high dimensionality, data sparsity and
incompleteness. Especially extracting temporal phenotypes from longitudinal EHR
has received much attention in recent years. In this paper, we provide a
comprehensive review of low-rank approximation-based approaches for
computational phenotyping. The existing literature is categorized into temporal
vs. static phenotyping approaches based on matrix vs. tensor decompositions.
Furthermore, we outline different approaches for the validation of phenotypes,
i.e., the assessment of clinical significance.
- Abstract（参考訳）: 計算的表現型付けは、患者のサブグループの教師なしの発見と、電子健康記録(EHR)からの関連医療状況の発見を可能にする。
通常、EHRデータには人口統計情報、診断、実験結果が含まれる。
ノーベル表現型を発見することは、予後および治療的価値の可能性がある。
医療従事者に透明で解釈可能な結果を提供することは、精密医療を進める上で重要な要件であり、重要な部分である。
行列(例えば非負行列分解)やテンソル分解(例えば、CANDECOMP/PARAFAC)のような低ランクデータ近似法は、そのような透明で解釈可能な洞察を提供できることを示した。
近年,様々な制約を組み込んだ低ランクデータ近似手法が開発され,解釈可能性の向上が図られている。
さらに、高次元性、データ空間性、不完全性など、EHRデータ内の共通の課題に対する解決策を提供する。
特に縦型ehrからの時間的表現型抽出は近年注目されている。
本稿では,計算表現のための低ランク近似に基づくアプローチについて概説する。
既存の文献は、行列対テンソル分解に基づく時間対静的表現型アプローチに分類される。
さらに,表現型を検証するための異なるアプローチ,すなわち臨床的意義の評価について概説する。
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