Fugu-MT 論文翻訳(概要): Extracting Diagnosis Pathways from Electronic Health Records Using Deep Reinforcement Learning

論文の概要: Extracting Diagnosis Pathways from Electronic Health Records Using Deep Reinforcement Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.06295v2
Date: Tue, 12 Sep 2023 12:13:18 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-09-13 17:09:56.871043
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: 我々は,電子カルテから正しい診断を得るために,行動の最適なシーケンスを学習することを目指している。この課題に様々な深層強化学習アルゴリズムを適用し、貧血の鑑別診断のために、合成だが現実的なデータセットを実験する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0191844627740254
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Clinical diagnosis guidelines aim at specifying the steps that may lead to a diagnosis. Inspired by guidelines, we aim to learn the optimal sequence of actions to perform in order to obtain a correct diagnosis from electronic health records. We apply various deep reinforcement learning algorithms to this task and experiment on a synthetic but realistic dataset to differentially diagnose anemia and its subtypes and particularly evaluate the robustness of various approaches to noise and missing data. Experimental results show that the deep reinforcement learning algorithms show competitive performance compared to the state-of-the-art methods with the added advantage that they enable the progressive generation of a pathway to the suggested diagnosis, which can both guide and 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。ガイドラインに着想を得て,電子健康記録から適切な診断を得るために,実行すべき行動の最適なシーケンスを学習することを目的とした。本課題は,様々な深層強化学習アルゴリズムを応用し,貧血とそのサブタイプを鑑別的に診断する合成的かつ現実的なデータセットを実験し,ノイズや欠如データに対する様々なアプローチの頑健性を評価する。実験結果から, 深層強化学習アルゴリズムは, 最先端の手法と比較して競争性能が向上し, 提案した診断経路を段階的に生成し, 決定過程をガイドし, 説明することができるという利点が示された。

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