論文の概要: GraphCare: Enhancing Healthcare Predictions with Personalized Knowledge Graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.12788v3
• Date: Wed, 17 Jan 2024 18:12:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-19 20:46:15.460981
• Title: GraphCare: Enhancing Healthcare Predictions with Personalized Knowledge Graphs
• Title（参考訳）: GraphCare: パーソナライズされた知識グラフによるヘルスケア予測の強化
• Authors: Pengcheng Jiang, Cao Xiao, Adam Cross, Jimeng Sun
• Abstract要約: textscGraphCareは、外部知識グラフを使用してEHRベースの予測を改善するオープンワールドフレームワークである。 本手法は,患者固有のKGを構築するために,大規模言語モデル(LLM)と外部生物医学的KGから知識を抽出する。 textscGraphCareは、4つの重要な医療予測タスクのベースラインを超えている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.897533778944094
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Clinical predictive models often rely on patients' electronic health records (EHR), but integrating medical knowledge to enhance predictions and decision-making is challenging. This is because personalized predictions require personalized knowledge graphs (KGs), which are difficult to generate from patient EHR data. To address this, we propose \textsc{GraphCare}, an open-world framework that uses external KGs to improve EHR-based predictions. Our method extracts knowledge from large language models (LLMs) and external biomedical KGs to build patient-specific KGs, which are then used to train our proposed Bi-attention AugmenTed (BAT) graph neural network (GNN) for healthcare predictions. On two public datasets, MIMIC-III and MIMIC-IV, \textsc{GraphCare} surpasses baselines in four vital healthcare prediction tasks: mortality, readmission, length of stay (LOS), and drug recommendation. On MIMIC-III, it boosts AUROC by 17.6\% and 6.6\% for mortality and readmission, and F1-score by 7.9\% and 10.8\% for LOS and drug recommendation, respectively. Notably, \textsc{GraphCare} demonstrates a substantial edge in scenarios with limited data availability. Our findings highlight the potential of using external KGs in healthcare prediction tasks and demonstrate the promise of \textsc{GraphCare} in generating personalized KGs for promoting personalized medicine.
• Abstract（参考訳）: 臨床予測モデルは患者の電子健康記録(ehr)に依存することが多いが、予測と意思決定を強化するための医学知識の統合は困難である。 これは、パーソナライズされた予測にはパーソナライズドナレッジグラフ(kgs)が必要であり、患者ehrデータから生成することが難しいためである。 これを解決するために、外部KGを用いてEHRベースの予測を改善するオープンワールドフレームワークである \textsc{GraphCare} を提案する。 本手法は,大規模言語モデル(llms)と外部バイオメディカルkgから知識を抽出して患者固有のkgsを構築することで,医療予測のためのバイアテンション拡張(bat)グラフニューラルネットワーク(gnn)のトレーニングを行う。 MIMIC-IIIとMIMIC-IVの2つの公開データセットにおいて、 \textsc{GraphCare}は、死亡率、リードミッション、滞在期間(LOS)、薬物推奨の4つの重要な医療予測タスクにおいて、ベースラインを超える。 MIMIC-IIIでは、AUROCを17.6\%、レセプトを6.6\%、F1スコアを7.9\%、薬物レコメンデーションを10.8\%向上させる。 特に、 \textsc{GraphCare} は、データ可用性が制限されたシナリオにおいて、かなりのエッジを示している。 本研究は, 医療予測タスクにおける外部KGの使用の可能性を強調し, パーソナライズド医療を促進するために, パーソナライズドKGの生成において, textsc{GraphCare} が期待できることを実証した。

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