論文の概要: On the Importance of Clinical Notes in Multi-modal Learning for EHR Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.03044v1
• Date: Tue, 6 Dec 2022 15:18:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-07 17:36:51.918465
• Title: On the Importance of Clinical Notes in Multi-modal Learning for EHR Data
• Title（参考訳）: EHRデータのマルチモーダル学習における臨床ノートの重要性について
• Authors: Severin Husmann, Hugo Y\`eche, Gunnar R\"atsch, Rita Kuznetsova
• Abstract要約: 電子健康記録データと臨床ノートを併用することにより,患者モニタリングの予測性能が向上することが従来研究で示されている。 EHRデータと臨床ノートを組み合わせることで、最先端のEHRデータモデルよりもパフォーマンスが大幅に向上することを確認した。 次に、臨床医のメモよりも、患者の状態に関するより広い文脈を含むメモのサブセットから、改善がほぼ排他的に生じることを示す分析を行った。
• 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: Understanding deep learning model behavior is critical to accepting machine learning-based decision support systems in the medical community. Previous research has shown that jointly using clinical notes with electronic health record (EHR) data improved predictive performance for patient monitoring in the intensive care unit (ICU). In this work, we explore the underlying reasons for these improvements. While relying on a basic attention-based model to allow for interpretability, we first confirm that performance significantly improves over state-of-the-art EHR data models when combining EHR data and clinical notes. We then provide an analysis showing improvements arise almost exclusively from a subset of notes containing broader context on patient state rather than clinician notes. We believe such findings highlight deep learning models for EHR data to be more limited by partially-descriptive data than by modeling choice, motivating a more data-centric approach in the field.
• Abstract（参考訳）: 深層学習モデル行動を理解することは、医療コミュニティにおける機械学習に基づく意思決定支援システムを受け入れる上で重要である。 これまでの研究では、電子健康記録(EHR)データと臨床ノートを併用することで、集中治療室(ICU)における患者モニタリングの予測性能が向上した。 本稿では,これらの改善の根本原因について考察する。 EHRデータと臨床ノートを組み合わせる際には,基本的な注意モデルに依存しながら,現状のEHRデータモデルよりもパフォーマンスが大幅に向上することを確認した。 次に、臨床医のメモよりも、患者の状態に関するより広い文脈を含むメモのサブセットから、改善がほとんど生じることを示す分析を行う。 このような知見は、部分記述型データよりも、部分記述型データによる深層学習モデルの方が、この分野におけるデータ中心のアプローチを動機付けている、と我々は信じている。

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