論文の概要: TREEMENT: Interpretable Patient-Trial Matching via Personalized Dynamic Tree-Based Memory Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.09942v1
• Date: Wed, 19 Jul 2023 12:35:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-20 14:07:52.229783
• Title: TREEMENT: Interpretable Patient-Trial Matching via Personalized Dynamic Tree-Based Memory Network
• Title（参考訳）: TREement:パーソナライズされた動的ツリーベースメモリネットワークによる解釈可能な患者行動マッチング
• Authors: Brandon Theodorou, Cao Xiao, and Jimeng Sun
• Abstract要約: 臨床試験は薬物開発に不可欠であるが、しばしば高価で非効率な患者募集に苦しむ。 近年,患者と臨床試験を自動マッチングすることで患者採用を高速化する機械学習モデルが提案されている。 本稿では,TREement という名前の動的ツリーベースメモリネットワークモデルを導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.332862955411656
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Clinical trials are critical for drug development but often suffer from expensive and inefficient patient recruitment. In recent years, machine learning models have been proposed for speeding up patient recruitment via automatically matching patients with clinical trials based on longitudinal patient electronic health records (EHR) data and eligibility criteria of clinical trials. However, they either depend on trial-specific expert rules that cannot expand to other trials or perform matching at a very general level with a black-box model where the lack of interpretability makes the model results difficult to be adopted. To provide accurate and interpretable patient trial matching, we introduce a personalized dynamic tree-based memory network model named TREEMENT. It utilizes hierarchical clinical ontologies to expand the personalized patient representation learned from sequential EHR data, and then uses an attentional beam-search query learned from eligibility criteria embedding to offer a granular level of alignment for improved performance and interpretability. We evaluated TREEMENT against existing models on real-world datasets and demonstrated that TREEMENT outperforms the best baseline by 7% in terms of error reduction in criteria-level matching and achieves state-of-the-art results in its trial-level matching ability. Furthermore, we also show TREEMENT can offer good interpretability to make the model results easier for adoption.
• Abstract（参考訳）: 臨床試験は薬物開発に不可欠であるが、しばしば高価で非効率な患者募集に苦しむ。 近年,長期患者電子健康記録(ehr)データと臨床試験の適性基準に基づいて,患者と臨床試験を自動マッチングすることで,患者採用のスピードアップを図る機械学習モデルが提案されている。 しかし、それらは他の治験に拡張できない治験固有の専門家ルールに依存するか、解釈可能性の欠如によりモデル結果の採用が困難となるブラックボックスモデルと非常に一般的なレベルでマッチングを行うかのどちらかである。 正確かつ解釈可能な患者治験マッチングを提供するため,treementと呼ばれるパーソナライズされた動的ツリーベースメモリネットワークモデルを提案する。 階層的な臨床オントロジーを用いて、シーケンシャルなehrデータから学習したパーソナライズされた患者表現を拡張し、適性基準から学習した注意深いビーム検索クエリを使用して、パフォーマンスと解釈性を改善するための粒度レベルのアライメントを提供する。 実世界のデータセット上での既存モデルに対するトリーメントを評価し、基準レベルのマッチングにおける誤差低減の観点から、ツリーメントが最高のベースラインを7%上回り、試行レベルのマッチング能力で最新結果を達成できることを実証した。 さらに,モデル結果の採用が容易になるよう,ツリーメンテーションが優れた解釈性を提供できることを示した。

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