論文の概要: FineEHR: Refine Clinical Note Representations to Improve Mortality Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.11794v1
• Date: Mon, 24 Apr 2023 02:42:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-25 16:17:11.324433
• Title: FineEHR: Refine Clinical Note Representations to Improve Mortality Prediction
• Title（参考訳）: FineEHR: 死亡予測を改善するための臨床ノートのリファイン化
• Authors: Jun Wu, Xuesong Ye, Chengjie Mou and Weinan Dai
• Abstract要約: FINEEHRは、臨床ノートの埋め込みを洗練させるために、メートル法学習と微調整を含む2つの表現学習技術を採用するシステムである。 実世界のMIMIC IIIデータセットを用いて、AUCとAUC-PRの2つの指標を用いてFINEEHRの性能を評価する。 平均AUCは96.04%、平均AUC-PRは96.48%で、AUCは10%以上改善されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.9026461169566673
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Monitoring the health status of patients in the ICU is crucial for providing them with better care and treatment. Massive raw electronic health records (EHR) give machine learning models more clinical texts and vital signs to make accurate predictions. Currently, many advanced NLP models have emerged for clinical note analysis. However, due to the complicated textual structure and noise in raw clinical data, coarse embedding approaches without domain-specific refining limit the accuracy improvement. To address this issue, we propose FINEEHR, a system adopting two representation learning techniques, including metric learning and fine-tuning, to refine clinical note embeddings, utilizing the inner correlation among different health statuses and note categories. We evaluate the performance of FINEEHR using two metrics, AUC and AUC-PR, on a real-world MIMIC III dataset. Our experimental results demonstrate that both refining approaches can improve prediction accuracy, and their combination presents the best results. It outperforms previous works, achieving an AUC improvement of over 10%, with an average AUC of 96.04% and an average AUC-PR of 96.48% across various classifiers.
• Abstract（参考訳）: ICU患者の健康状態のモニタリングは、より良いケアと治療を提供する上で重要である。 大量の電子健康記録(EHR)は、機械学習モデルに正確な予測を行うための、より多くの臨床テキストと重要な兆候を与える。 現在、臨床ノート分析のために多くの高度なNLPモデルが出現している。 しかし, テキスト構造が複雑であり, 生臨床データにノイズが伴うため, ドメイン固有の精細化を伴わない粗い埋め込み手法では精度の向上が制限される。 そこで本研究では, メートル法学習と微調整を含む2つの表現学習技術を用いて, 異なる健康状態と音符カテゴリの内的相関を利用して, 臨床ノート埋め込みを洗練するシステムである fineehr を提案する。 実世界のMIMIC IIIデータセットを用いて、AUCとAUC-PRの2つの指標を用いてFINEEHRの性能を評価する。 実験の結果,両手法とも予測精度が向上し,その組み合わせが最良の結果を示すことがわかった。 AUCの10%以上の改善を達成し、AUCの平均96.04%、AUC-PRの平均96.48%を様々な分類器で達成した。

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