Fugu-MT 論文翻訳(概要): DKINet: Medication Recommendation via Domain Knowledge Informed Deep Learning

論文の概要: DKINet: Medication Recommendation via Domain Knowledge Informed Deep Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.19604v4
Date: Wed, 8 May 2024 12:49:20 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-09 19:30:13.006335
Title: DKINet: Medication Recommendation via Domain Knowledge Informed Deep Learning
Title（参考訳）: DKINet:ドメイン知識を用いた深層学習による医薬勧告
Authors: Sicen Liu, Xiaolong Wang, Xianbing Zhao, Hao Chen,
Abstract要約: 医療勧告は、医療の根本的かつ重要な分野である。これまでの研究は主に電子健康記録から患者の表現を学ぶことに焦点を当ててきた。本稿では,複雑な臨床症状とドメイン知識の効果的な統合に対処する知識注入モジュールを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 12.609882335746859
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Medication recommendation is a fundamental yet crucial branch of healthcare that presents opportunities to assist physicians in making more accurate medication prescriptions for patients with complex health conditions. Previous studies have primarily focused on learning patient representation from electronic health records (EHR). While considering the clinical manifestations of the patient is important, incorporating domain-specific prior knowledge is equally significant in diagnosing the patient's health conditions. However, effectively integrating domain knowledge with the patient's clinical manifestations can be challenging, particularly when dealing with complex clinical manifestations. Therefore, in this paper, we first identify comprehensive domain-specific prior knowledge, namely the Unified Medical Language System (UMLS), which is a comprehensive repository of biomedical vocabularies and standards, for knowledge extraction. Subsequently, we propose a knowledge injection module that addresses the effective integration of domain knowledge with complex clinical manifestations, enabling an effective characterization of the health conditions of the patient. Furthermore, considering the significant impact of a patient's medication history on their current medication, we introduce a historical medication-aware patient representation module to capture the longitudinal influence of historical medication information on the representation of current patients. Extensive experiments on three publicly benchmark datasets verify the superiority of our proposed method, which outperformed other methods by a significant margin. The code is available at: https://github.com/sherry6247/DKINet.
Abstract（参考訳）: 医療勧告は、複雑な健康状態の患者のためにより正確な処方薬を作るために医師を助ける機会を提供する医療の基本的な部分であるが重要な分野である。これまでの研究は主に、電子健康記録(EHR)から患者の表現を学習することに焦点を当ててきた。患者の臨床症状を考慮することは重要であるが、患者の健康状態の診断において、ドメイン固有の事前知識を取り入れることも同様に重要である。しかし、特に複雑な臨床症状を扱う場合、ドメイン知識と患者の臨床症状を効果的に統合することは困難である。そこで本研究では,まず,バイオメディカルな語彙と標準の包括的リポジトリであるUMLS(Unified Medical Language System)を,知識抽出のための包括的ドメイン固有知識として同定する。次に,複雑な臨床症状とドメイン知識の効果的な統合に対処し,患者の健康状態の効果的な評価を可能にする知識注入モジュールを提案する。さらに, 患者の服薬履歴が現在の服薬に与える影響を考慮し, 既往の服薬情報の経時的影響を捉えた, 既往の服薬者表現モジュールを導入する。 3つの公開ベンチマークデータセットに対する大規模な実験により,提案手法の優位性を検証した。コードは、https://github.com/sherry6247/DKINet.comで入手できる。

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