論文の概要: TDSTF: Transformer-based Diffusion probabilistic model for Sparse Time series Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.06625v4
• Date: Fri, 9 Feb 2024 16:47:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-12 21:18:00.151555
• Title: TDSTF: Transformer-based Diffusion probabilistic model for Sparse Time series Forecasting
• Title（参考訳）: TDSTF:Sparse Time Series Forecastingのためのトランスフォーマーベース拡散確率モデル
• Authors: Ping Chang, Huayu Li, Stuart F. Quan, Shuyang Lu, Shu-Fen Wung, Janet Roveda and Ao Li
• Abstract要約: 本研究は、ICUにおける心拍数(HR)、収縮血圧(SBP)、拡張型血圧(DBP)の予測のための新しい深層学習手法を提案する。 われわれは、MIMIC-IIIデータベースから24,886ドル(約2万2000円)のICUを抽出し、そのモデルをトレーニングし、テストした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0867059017334173
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Background and Objective: Vital sign monitoring in the Intensive Care Unit (ICU) is crucial for enabling prompt interventions for patients. This underscores the need for an accurate predictive system. Therefore, this study proposes a novel deep learning approach for forecasting Heart Rate (HR), Systolic Blood Pressure (SBP), and Diastolic Blood Pressure (DBP) in the ICU. Methods: We extracted $24,886$ ICU stays from the MIMIC-III database which contains data from over $46$ thousand patients, to train and test the model. The model proposed in this study, Transformer-based Diffusion Probabilistic Model for Sparse Time Series Forecasting (TDSTF), merges Transformer and diffusion models to forecast vital signs. The TDSTF model showed state-of-the-art performance in predicting vital signs in the ICU, outperforming other models' ability to predict distributions of vital signs and being more computationally efficient. The code is available at https://github.com/PingChang818/TDSTF. Results: The results of the study showed that TDSTF achieved a Standardized Average Continuous Ranked Probability Score (SACRPS) of $0.4438$ and a Mean Squared Error (MSE) of $0.4168$, an improvement of $18.9\%$ and $34.3\%$ over the best baseline model, respectively. The inference speed of TDSTF is more than $17$ times faster than the best baseline model. Conclusion: TDSTF is an effective and efficient solution for forecasting vital signs in the ICU, and it shows a significant improvement compared to other models in the field.
• Abstract（参考訳）: 背景と目的:ICU(Intensive Care Unit)におけるバイタルサインモニタリングは,患者の迅速な介入を促進するために重要である。 これは正確な予測システムの必要性を浮き彫りにする。 そこで本研究では、ICUにおける心拍数(HR)、収縮血圧(SBP)、拡張型血圧(DBP)の予測のための新しい深層学習手法を提案する。 方法:MIMIC-IIIデータベースから24,886ドル(約2万2000円)のICU残高を抽出し,モデルをトレーニングし,テストした。 本研究で提案するモデルでは,sparse time series forecasting (tdstf) のためのtransformer-based diffusion probabilistic modelが,transformer と diffusion model をマージしてバイタルサインを予測する。 TDSTFモデルは、ICUにおけるバイタルサインの予測における最先端のパフォーマンスを示し、他のモデルのバイタルサインの分布予測能力より優れ、計算効率が良くなった。 コードはhttps://github.com/PingChang818/TDSTFで公開されている。 結果: 調査の結果, TDSTF は, 標準平均階数確率スコア (SACRPS) が0.4438$, 平均正方形誤差 (MSE) が0.4168$, 改善が18.9\%, 改善が34.3\%であった。 TDSTFの推論速度は、最高のベースラインモデルよりも17ドル以上速い。 結論: TDSTFはICUにおけるバイタルサインを予測するための効率的かつ効率的な解であり, この分野の他のモデルと比較して有意に改善されている。

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