論文の概要: Extracting Diagnosis Pathways from Electronic Health Records Using Deep
Reinforcement Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.06295v1
- Date: Wed, 10 May 2023 16:36:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-11 12:15:18.868618
- Title: Extracting Diagnosis Pathways from Electronic Health Records Using Deep
Reinforcement Learning
- Title(参考訳): 深層強化学習を用いた電子健康記録からの診断経路抽出
- Authors: Lillian Muyama, Antoine Neuraz and Adrien Coulet
- Abstract要約: 臨床診断ガイドラインは、診断につながるステップを特定することを目的としている。
ガイドラインは、臨床的決定の合理化と正規化を可能にするが、人口の大多数をカバーするために構築されているため欠点に悩まされ、異常な状態や多発病の患者に対して適切な診断を下すのに失敗する可能性がある。
本研究は,電子健康記録(EHR)で訓練された深層強化学習(DRL)アルゴリズムを用いて,適切な診断を得るための最適な観察シーケンスを学習する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 2.855710004159538
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Clinical diagnosis guidelines aim at specifying the steps that may lead to a
diagnosis. Guidelines enable rationalizing and normalizing clinical decisions
but suffer drawbacks as they are built to cover the majority of the population
and may fail in guiding to the right diagnosis for patients with uncommon
conditions or multiple pathologies. Moreover, their updates are long and
expensive, making them unsuitable to emerging practices. Inspired by
guidelines, we formulate the task of diagnosis as a sequential decision-making
problem and study the use of Deep Reinforcement Learning (DRL) algorithms
trained on Electronic Health Records (EHRs) to learn the optimal sequence of
observations to perform in order to obtain a correct diagnosis. Because of the
variety of DRL algorithms and of their sensitivity to the context, we
considered several approaches and settings that we compared to each other, and
to classical classifiers. We experimented on a synthetic but realistic dataset
to differentially diagnose anemia and its subtypes and particularly evaluated
the robustness of various approaches to noise and missing data as those are
frequent in EHRs. Within the DRL algorithms, Dueling DQN with Prioritized
Experience Replay, and Dueling Double DQN with Prioritized Experience Replay
show the best and most stable performances. In the presence of imperfect data,
the DRL algorithms show competitive, but less stable performances when compared
to the classifiers (Random Forest and XGBoost); although they enable the
progressive generation of a pathway to the suggested diagnosis, which can both
guide or explain the decision process.
- Abstract(参考訳): 臨床診断ガイドラインは、診断につながるステップを特定することを目的としている。
ガイドラインは、臨床判断の合理化と正規化を可能にするが、人口の大半をカバーするように構築され、まれな疾患や複数の病理疾患を有する患者の適切な診断に導くのに失敗する可能性があるため、欠点を被る。
さらに、彼らの更新は長くて高価であり、新興のプラクティスには適さない。
ガイドラインに触発されて,逐次的意思決定問題として診断課題を定式化し,電子健康記録(ehrs)で学習した深層強化学習(drl)アルゴリズムを用いて,適切な診断を得るために最適な観察順序を学習する。
DRLアルゴリズムの多種多様さと文脈に対する感受性から,比較したいくつかのアプローチや設定,古典的分類器について検討した。
貧血とそのサブタイプを鑑別的に診断するための合成的かつ現実的なデータセットを実験し,ehlsで頻繁に発生するノイズや欠落データに対する様々なアプローチのロバスト性を評価した。
DRLアルゴリズムでは、DQNを優先順位付き体験再生で、DQNを優先度付き体験再生で、DQNを優先度付き体験再生で、最高の、最も安定したパフォーマンスを示す。
不完全なデータが存在する場合、DRLアルゴリズムは分類器(ランサムフォレストとXGBoost)と比較して競合するが、安定した性能を示す。
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