論文の概要: MediTab: Scaling Medical Tabular Data Predictors via Data Consolidation, Enrichment, and Refinement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.12081v4
• Date: Tue, 30 Apr 2024 22:23:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-02 20:40:32.088007
• Title: MediTab: Scaling Medical Tabular Data Predictors via Data Consolidation, Enrichment, and Refinement
• Title（参考訳）: MediTab: データ統合、強化、リファインメントによる医療用タブラルデータ予測器のスケーリング
• Authors: Zifeng Wang, Chufan Gao, Cao Xiao, Jimeng Sun,
• Abstract要約: 患者の健康リスク予測などの医療応用において,タブラルデータ予測が採用されている。 以前の予測子は、手動でキュレートされた小さなデータセットでトレーニングされることが多い。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.693325083735424
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Tabular data prediction has been employed in medical applications such as patient health risk prediction. However, existing methods usually revolve around the algorithm design while overlooking the significance of data engineering. Medical tabular datasets frequently exhibit significant heterogeneity across different sources, with limited sample sizes per source. As such, previous predictors are often trained on manually curated small datasets that struggle to generalize across different tabular datasets during inference. This paper proposes to scale medical tabular data predictors (MediTab) to various tabular inputs with varying features. The method uses a data engine that leverages large language models (LLMs) to consolidate tabular samples to overcome the barrier across tables with distinct schema. It also aligns out-domain data with the target task using a "learn, annotate, and refinement" pipeline. The expanded training data then enables the pre-trained MediTab to infer for arbitrary tabular input in the domain without fine-tuning, resulting in significant improvements over supervised baselines: it reaches an average ranking of 1.57 and 1.00 on 7 patient outcome prediction datasets and 3 trial outcome prediction datasets, respectively. In addition, MediTab exhibits impressive zero-shot performances: it outperforms supervised XGBoost models by 8.9% and 17.2% on average in two prediction tasks, respectively.
• Abstract（参考訳）: 患者の健康リスク予測などの医療応用において,タブラルデータ予測が採用されている。 しかし、既存の手法は通常、データエンジニアリングの重要性を見越しながら、アルゴリズム設計を中心に展開する。 医用表状データセットは、異なるソース間で大きな異質性を示すことが多く、ソースごとにサンプルサイズが制限されている。 このように、従来の予測子は、推論中にさまざまな表のデータセットを一般化するのに苦労する、手動でキュレートされた小さなデータセットでトレーニングされることが多い。 本稿では,医療用表型データ予測器(MediTab)を様々な特徴を持つ様々な表型入力に拡張することを提案する。 この方法は、大きな言語モデル(LLM)を活用するデータエンジンを使用して、表のサンプルを統合して、異なるスキーマを持つテーブル間の障壁を克服する。 パイプラインを使用して、ドメイン外のデータをターゲットタスクにアライメントする。 拡張されたトレーニングデータにより、トレーニング済みのMediTabは、微調整なしで、ドメイン内の任意の表型入力を推測することが可能となり、それぞれ7つの患者結果予測データセットの平均ランク1.57と1.00、トライアル結果予測データセット3という、教師付きベースラインよりも大幅に改善される。 教師付きXGBoostモデルでは2つの予測タスクで平均8.9%と17.2%を上回っている。

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