論文の概要: Self-Supervised Predictive Coding with Multimodal Fusion for Patient
Deterioration Prediction in Fine-grained Time Resolution
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.16598v2
- Date: Thu, 13 Apr 2023 06:07:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-14 20:34:54.602855
- Title: Self-Supervised Predictive Coding with Multimodal Fusion for Patient
Deterioration Prediction in Fine-grained Time Resolution
- Title(参考訳): マルチモーダル融合を用いた自己教師付き予測符号化による細粒度時間分解能劣化予測
- Authors: Kwanhyung Lee, John Won, Heejung Hyun, Sangchul Hahn, Edward Choi,
Joohyung Lee
- Abstract要約: 本稿では,自己教師型予測符号化とマルチモーダル融合に基づく時間ごとの予測手法を提案する。
広範囲な実験により,多モード融合と自己監督型予測正則化の両方による性能向上が証明された。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 6.806410144139259
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Accurate time prediction of patients' critical events is crucial in urgent
scenarios where timely decision-making is important. Though many studies have
proposed automatic prediction methods using Electronic Health Records (EHR),
their coarse-grained time resolutions limit their practical usage in urgent
environments such as the emergency department (ED) and intensive care unit
(ICU). Therefore, in this study, we propose an hourly prediction method based
on self-supervised predictive coding and multi-modal fusion for two critical
tasks: mortality and vasopressor need prediction. Through extensive
experiments, we prove significant performance gains from both multi-modal
fusion and self-supervised predictive regularization, most notably in
far-future prediction, which becomes especially important in practice. Our
uni-modal/bi-modal/bi-modal self-supervision scored 0.846/0.877/0.897
(0.824/0.855/0.886) and 0.817/0.820/0.858 (0.807/0.81/0.855) with mortality
(far-future mortality) and with vasopressor need (far-future vasopressor need)
prediction data in AUROC, respectively.
- Abstract(参考訳): 患者のクリティカルイベントの正確な時刻予測は、タイムリーな意思決定が重要な緊急シナリオにおいて不可欠である。
多くの研究が電子健康記録(EHR)を用いた自動予測手法を提案しているが、その粗い時間分解能は救急部門(ED)や集中治療室(ICU)などの緊急環境における実用的利用を制限する。
そこで本研究では,自己教師付き予測符号化とマルチモーダル融合に基づく1時間当たりの予測手法を提案する。
広範な実験を通じて,マルチモーダル融合と自己教師あり予測の正規化,特に遠未来予測の両方から有意な性能向上が証明された。
両モード/両モード/0.877/0.897 (0.824/0.855/0.886) と 0.817/0.820/0.858 (0.807/0.81/0.855) をそれぞれAUROC で評価した。
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