論文の概要: Unsupervised Feature Selection to Identify Important ICD-10 Codes for Machine Learning: A Case Study on a Coronary Artery Disease Patient Cohort

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.14303v1
• Date: Sat, 25 Mar 2023 00:05:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-28 20:46:56.681446
• Title: Unsupervised Feature Selection to Identify Important ICD-10 Codes for Machine Learning: A Case Study on a Coronary Artery Disease Patient Cohort
• Title（参考訳）: 機械学習のための重要なICD-10コード同定のための教師なし特徴選択:冠状動脈疾患患者コホートを事例として
• Authors: Peyman Ghasemi and Joon Lee
• Abstract要約: カナダアルバータ州で発症した冠動脈疾患49,075例のICDコードデータベースの特徴選択法について検討した。 マルチクラスタデータに対するラプラシアンスコア, 教師なし特徴選択, 教師なし特徴選択, 主特徴分析, およびICD木量調整を伴わないコンクリートオートエンコーダを用いた。 その結果, コンクリートオートエンコーダ法は, 両タスクの他の手法よりも優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2060666847121864
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The use of International Classification of Diseases (ICD) codes in healthcare presents a challenge in selecting relevant codes as features for machine learning models due to this system's large number of codes. In this study, we compared several unsupervised feature selection methods for an ICD code database of 49,075 coronary artery disease patients in Alberta, Canada. Specifically, we employed Laplacian Score, Unsupervised Feature Selection for Multi-Cluster Data, Autoencoder Inspired Unsupervised Feature Selection, Principal Feature Analysis, and Concrete Autoencoders with and without ICD tree weight adjustment to select the 100 best features from over 9,000 codes. We assessed the selected features based on their ability to reconstruct the initial feature space and predict 90-day mortality following discharge. Our findings revealed that the Concrete Autoencoder methods outperformed all other methods in both tasks. Furthermore, the weight adjustment in the Concrete Autoencoder method decreased the complexity of features.
• Abstract（参考訳）: 医療における国際疾患分類(ICD)コードの使用は、このシステムの多数のコードのために、機械学習モデルの機能として関連するコードを選択することの難しさを示している。 本研究では,カナダアルバータ州で発症した冠動脈疾患49,075例のICDコードデータベースについて,教師なしの特徴選択法を比較した。 具体的には,マルチクラスタデータに対する教師なし特徴選択,オートエンコーダによる教師なし特徴選択,主特徴解析,icd木重み調整なしの具体的オートエンコーダを用いた。 初期特徴空間を再構築し,退院後90日間の死亡率を予測する能力に基づいて,選択した特徴を評価した。 その結果, コンクリートオートエンコーダ法は, 両タスクの他の手法よりも優れていた。 さらに, コンクリートオートエンコーダ法の重量調整により, 特性の複雑さが減少した。

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