論文の概要: Improving Medical Predictions by Irregular Multimodal Electronic Health Records Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.12156v1
• Date: Tue, 18 Oct 2022 20:29:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-30 11:42:54.373401
• Title: Improving Medical Predictions by Irregular Multimodal Electronic Health Records Modeling
• Title（参考訳）: 不規則なマルチモーダル電子健康記録モデルによる医療予測の改善
• Authors: Xinlu Zhang, Shiyang Li, Zhiyu Chen, Xifeng Yan, Linda Petzold
• Abstract要約: 本稿では,医学的予測を改善するため,不規則性をマルチモーダル表現に統合する問題に対処する。 私たちの知る限りでは、これはマルチモダリティにおける不規則性を徹底的にモデル化する最初の試みである。 その結果,提案手法は単一モードおよび多モード融合シナリオのいずれにおいても,最先端(SOTA)手法よりも優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.346610191591143
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Health conditions among patients in intensive care units (ICUs) are monitored via electronic health records (EHRs), composed of numerical time series and lengthy clinical note sequences, both taken at irregular time intervals. Dealing with such irregularity in every modality, and integrating irregularity into multimodal representations to improve medical predictions, is a challenging problem. In this paper, we address this problem by (1) modeling irregular time series by incorporating hand-crafted imputation embeddings into learned interpolation embeddings via a gating mechanism; (2) casting a series of clinical note representations as multivariate irregular time series and tackling irregularity via a time attention mechanism; and (3) fusing multimodalities with an interleaved attention mechanism across temporal steps to integrate irregularity into multimodal representations. To the best of our knowledge, this is the first work to thoroughly model irregularity in multimodalities and to take into account temporal knowledge in multimodal fusion, for improving medical predictions. The results on two medical prediction tasks show that our proposed methods outperform the state-of-the-art (SOTA) methods in both every single modality and multimodal fusion scenarios, illustrating the effectiveness of our methods and the value of modeling irregularity in multimodal fusion.
• Abstract（参考訳）: 集中治療室(icus)の患者の健康状態は、不規則な時間間隔で、数値的な時系列と長い臨床記録からなる電子健康記録(ehrs)によって監視される。 あらゆるモダリティにおいてそのような不規則性に対処し、医療予測を改善するために多モーダル表現に不規則性を統合することは難しい問題である。 本稿では,(1)ゲーティング機構を介して学習補間埋め込みに手作りのインプット埋め込みを組み込んで不規則な時系列をモデル化すること,(2)多変量不規則な時系列として一連の臨床メモ表現をキャストすること,(3)時間的注意機構を介して不規則性を多モーダル表現に統合するための時間的ステップでインターリーブされた注意機構を融合させることにより,この問題に対処する。 我々の知る限りでは、マルチモーダルの不規則性を徹底的にモデル化し、マルチモーダル融合における時間的知識を考慮し、医療予測を改善するための最初の試みである。 2つの医療予測タスクの結果,提案手法は単一モードおよび多モード融合のシナリオにおいて最先端(sota)手法よりも優れており,マルチモーダル融合におけるモデリングの不規則性の有効性が示唆された。

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