論文の概要: Deep Imputation of Missing Values in Time Series Health Data: A Review with Benchmarking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.10902v2
• Date: Tue, 16 May 2023 16:56:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-17 18:47:19.280428
• Title: Deep Imputation of Missing Values in Time Series Health Data: A Review with Benchmarking
• Title（参考訳）: 時系列健康データにおける欠落価値の深い計算:ベンチマークによるレビュー
• Authors: Maksims Kazijevs and Manar D. Samad
• Abstract要約: この調査では,5つの時系列健康データセットに対して,最先端の深層計算手法をベンチマークするために,データ中心の6つの実験を行った。 時系列データにおける欠落した値の縦方向の計算と横方向の計算を共同で行う深層学習法は、従来の計算法よりも統計的に優れたデータ品質が得られる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: The imputation of missing values in multivariate time series (MTS) data is critical in ensuring data quality and producing reliable data-driven predictive models. Apart from many statistical approaches, a few recent studies have proposed state-of-the-art deep learning methods to impute missing values in MTS data. However, the evaluation of these deep methods is limited to one or two data sets, low missing rates, and completely random missing value types. This survey performs six data-centric experiments to benchmark state-of-the-art deep imputation methods on five time series health data sets. Our extensive analysis reveals that no single imputation method outperforms the others on all five data sets. The imputation performance depends on data types, individual variable statistics, missing value rates, and types. Deep learning methods that jointly perform cross-sectional (across variables) and longitudinal (across time) imputations of missing values in time series data yield statistically better data quality than traditional imputation methods. Although computationally expensive, deep learning methods are practical given the current availability of high-performance computing resources, especially when data quality and sample size are highly important in healthcare informatics. Our findings highlight the importance of data-centric selection of imputation methods to optimize data-driven predictive models.
• Abstract（参考訳）: 多変量時系列(MTS)データの欠落値の計算は、データ品質の確保と信頼性の高いデータ駆動予測モデルの作成に重要である。 多くの統計的アプローチとは別に、最近の研究では、mtsデータに欠けている値を引き出すための最先端のディープラーニング手法が提案されている。 しかし、これらの深い手法の評価は、1つまたは2つのデータセット、低い欠落率、完全にランダムな欠落値型に限られる。 この調査は、5つの時系列健康データセットに最先端のディープインプテーション手法をベンチマークするために、6つのデータ中心の実験を行う。 広範な分析結果から,5つのデータセットすべてにおいて,1つのインプテーションメソッドが他よりも優れていることが分かりました。 インプテーションのパフォーマンスは、データ型、個々の変数統計、値の欠落率、型に依存する。 時系列データにおいて、横断的(クロス変数)と縦方向(クロス時間)のインプテーションを共同で実行するディープラーニング手法は、従来のインプテーション法よりも統計的に優れたデータ品質をもたらす。 計算コストは高いが、特に医療情報学においてデータ品質とサンプルサイズが極めて重要である場合、ハイパフォーマンスな計算リソースが利用できるため、ディープラーニングの手法は実用的である。 本研究は,データ駆動予測モデルを最適化する計算手法の,データ中心の選択の重要性を強調した。

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