論文の概要: Multi-Modal Perceiver Language Model for Outcome Prediction in Emergency Department

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.01233v1
• Date: Mon, 3 Apr 2023 06:32:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-05 17:02:53.248058
• Title: Multi-Modal Perceiver Language Model for Outcome Prediction in Emergency Department
• Title（参考訳）: 救急部門におけるアウトカム予測のためのマルチモーダル知覚言語モデル
• Authors: Sabri Boughorbel, Fethi Jarray, Abdulaziz Al Homaid, Rashid Niaz, Khalid Alyafei
• Abstract要約: 主訴のテキスト情報とトリアージで記録されたバイタルサインに基づいて, 病院救急部門における結果予測と患者トリアージに関心がある。 我々は、いくつかのアプリケーションで有望な結果を示すモダリティに依存しないトランスフォーマーベースのモデルであるPerceiverを適応する。 実験では,テキストやバイタルサインのみを訓練したモデルと比較して,変異モダリティが予測性能を向上させることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.03088120935391119
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Language modeling have shown impressive progress in generating compelling text with good accuracy and high semantic coherence. An interesting research direction is to augment these powerful models for specific applications using contextual information. In this work, we explore multi-modal language modeling for healthcare applications. We are interested in outcome prediction and patient triage in hospital emergency department based on text information in chief complaints and vital signs recorded at triage. We adapt Perceiver - a modality-agnostic transformer-based model that has shown promising results in several applications. Since vital-sign modality is represented in tabular format, we modified Perceiver position encoding to ensure permutation invariance. We evaluated the multi-modal language model for the task of diagnosis code prediction using MIMIC-IV ED dataset on 120K visits. In the experimental analysis, we show that mutli-modality improves the prediction performance compared with models trained solely on text or vital signs. We identified disease categories for which multi-modality leads to performance improvement and show that for these categories, vital signs have added predictive power. By analyzing the cross-attention layer, we show how multi-modality contributes to model predictions. This work gives interesting insights on the development of multi-modal language models for healthcare applications.
• Abstract（参考訳）: 言語モデリングは、高い精度と高いセマンティックコヒーレンスで魅力的なテキストを生成するという驚くべき進歩を示している。 興味深い研究の方向性は、コンテキスト情報を用いた特定のアプリケーションのためのこれらの強力なモデルを強化することである。 本稿では,医療アプリケーションのためのマルチモーダル言語モデリングについて検討する。 主訴のテキスト情報とトリアージで記録されたバイタルサインに基づいて, 病院救急部門における結果予測と患者トリアージに関心がある。 我々は、いくつかのアプリケーションで有望な結果を示すモダリティに依存しないトランスフォーマーベースのモデルであるPerceiverを適応する。 バイタル符号のモダリティは表形式で表されるため,置換不変性を保証するために知覚器位置符号化を改良した。 120Kの訪問でMIMIC-IV EDデータセットを用いた診断コード予測のためのマルチモーダル言語モデルの評価を行った。 実験分析では,テキストやバイタルサインのみに基づいて学習したモデルと比較して,ミュータリモダリティが予測性能を向上させることを示した。 マルチモダリティがパフォーマンス向上に繋がる疾患カテゴリーを特定し,これらのカテゴリにおいて,重要な兆候が予測力を増したことを示す。 クロスアテンション層を解析することにより、マルチモーダリティがモデル予測にどのように貢献するかを示す。 この研究は、医療アプリケーションのためのマルチモーダル言語モデルの開発に関する興味深い洞察を与える。

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