論文の概要: Rediscovery of CNN's Versatility for Text-based Encoding of Raw Electronic Health Records

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.08290v1
• Date: Wed, 15 Mar 2023 00:37:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-03-16 15:14:46.899403
• Title: Rediscovery of CNN's Versatility for Text-based Encoding of Raw Electronic Health Records
• Title（参考訳）: テキストによる電子健康記録の符号化におけるCNNの妥当性の再検討
• Authors: Eunbyeol Cho, Min Jae Lee, Kyunghoon Hur, Jiyoun Kim, Jinsung Yoon, Edward Choi
• Abstract要約: 我々は,大容量データを管理可能なサイズに縮小するだけでなく,多種多様な臨床業務を行う患者の中核情報を適切に保存する多目的エンコーダを探索する。 階層的に構造化された畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、多種多様なタスクにおける最先端モデルよりも優れていることが判明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.203204279166496
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Making the most use of abundant information in electronic health records (EHR) is rapidly becoming an important topic in the medical domain. Recent work presented a promising framework that embeds entire features in raw EHR data regardless of its form and medical code standards. The framework, however, only focuses on encoding EHR with minimal preprocessing and fails to consider how to learn efficient EHR representation in terms of computation and memory usage. In this paper, we search for a versatile encoder not only reducing the large data into a manageable size but also well preserving the core information of patients to perform diverse clinical tasks. We found that hierarchically structured Convolutional Neural Network (CNN) often outperforms the state-of-the-art model on diverse tasks such as reconstruction, prediction, and generation, even with fewer parameters and less training time. Moreover, it turns out that making use of the inherent hierarchy of EHR data can boost the performance of any kind of backbone models and clinical tasks performed. Through extensive experiments, we present concrete evidence to generalize our research findings into real-world practice. We give a clear guideline on building the encoder based on the research findings captured while exploring numerous settings.
• Abstract（参考訳）: 電子健康記録(EHR)に豊富な情報を最大限に活用することは、医療分野において急速に重要なトピックになりつつある。 最近の研究は、フォームや医療コード標準に関係なく、すべての機能を生のEHRデータに組み込む有望なフレームワークを提示した。 しかし、このフレームワークは、最小限の事前処理で EHR を符号化することのみに焦点を当てており、計算とメモリ使用量の観点から効率的な EHR 表現の学習方法を考えることができない。 本稿では,大容量データを管理可能なサイズに縮小するだけでなく,多種多様な臨床業務を行う患者の中核情報を適切に保存する多目的エンコーダを探索する。 階層的に構成された畳み込みニューラルネットワーク(cnn)は,パラメータが少なく,トレーニング時間が短い場合でも,再構成や予測,生成といったさまざまなタスクにおいて,最先端のモデルを上回ることが多かった。 さらに, EHRデータ固有の階層構造を利用することで, バックボーンモデルや臨床作業のパフォーマンスが向上することが判明した。 本研究の成果を実世界の実践に一般化するための具体的な証拠を提示する。 我々は、多くの設定を探索しながら得られた研究結果に基づいて、エンコーダを構築するための明確なガイドラインを示す。

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