Fugu-MT 論文翻訳(概要): Semantic Decomposition Improves Learning of Large Language Models on EHR Data

論文の概要: Semantic Decomposition Improves Learning of Large Language Models on EHR Data

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.06040v1
Date: Mon, 14 Nov 2022 14:59:16 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-18 19:02:42.195517
Title: Semantic Decomposition Improves Learning of Large Language Models on EHR Data
Title（参考訳）: EHRデータに基づく大規模言語モデルの学習を改善する意味分解
Authors: David A. Bloore, Romane Gauriau, Anna L. Decker, Jacob Oppenheim
Abstract要約: H-BERTは、葉だけを摂取するのではなく、階層的な医療コードの完全なグラフツリー拡張を取り込み、患者レベルのラベルを訪問ごとに押し下げる。この手法は, AUC と APS を集計し,500 以上の診断クラスにおける患者参加率の予測を有意に改善する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: Electronic health records (EHR) are widely believed to hold a profusion of actionable insights, encrypted in an irregular, semi-structured format, amidst a loud noise background. To simplify learning patterns of health and disease, medical codes in EHR can be decomposed into semantic units connected by hierarchical graphs. Building on earlier synergy between Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) and Graph Attention Networks (GAT), we present H-BERT, which ingests complete graph tree expansions of hierarchical medical codes as opposed to only ingesting the leaves and pushes patient-level labels down to each visit. This methodology significantly improves prediction of patient membership in over 500 medical diagnosis classes as measured by aggregated AUC and APS, and creates distinct representations of patients in closely related but clinically distinct phenotypes.
Abstract（参考訳）: 電子健康記録(EHR)は、大きなノイズの背景の中で不規則で半構造化された形式で暗号化された、行動可能な洞察の拡散を広く信じられている。健康と病気の学習パターンを単純化するために、EHRの医療コードは階層グラフで連結された意味単位に分解することができる。トランスフォーマー (bert) とグラフアテンションネットワーク (gat) の双方向エンコーダ表現とのより早い相乗効果に基づいて, 葉のみを取り込み, 患者レベルのラベルを各訪問にプッシュするのではなく, 階層的医用コードのグラフツリー展開を包含するh-bertを提案する。本手法は,aucおよびapsの集計により,500以上の医療診断クラスにおける患者メンバーシップの予測を著しく改善し,近縁であるが臨床的に異なる表現型を示す。

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