論文の概要: Missing Data Imputation Based on Dynamically Adaptable Structural Equation Modeling with Self-Attention

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.12388v4
• Date: Thu, 25 Apr 2024 06:34:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-26 23:57:24.303826
• Title: Missing Data Imputation Based on Dynamically Adaptable Structural Equation Modeling with Self-Attention
• Title（参考訳）: 自己注意を考慮した動的適応型構造方程式モデリングに基づく欠落データ計算
• Authors: Ou Deng, Qun Jin,
• Abstract要約: 本稿では自己注意法(SESA)を用いた動的適応型構造方程式モデリング(SEM)を提案する。 SESAは、自己保持機構を組み込むことにより、従来のSEMベースの手法を超えて革新する。 実験により,EHRの欠落データを効果的に処理するための,堅牢な予測SESA性能の達成を実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.250580490933205
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Addressing missing data in complex datasets including electronic health records (EHR) is critical for ensuring accurate analysis and decision-making in healthcare. This paper proposes dynamically adaptable structural equation modeling (SEM) using a self-attention method (SESA), an approach to data imputation in EHR. SESA innovates beyond traditional SEM-based methods by incorporating self-attention mechanisms, thereby enhancing model adaptability and accuracy across diverse EHR datasets. Such enhancement allows SESA to dynamically adjust and optimize imputation and overcome the limitations of static SEM frameworks. Our experimental analyses demonstrate the achievement of robust predictive SESA performance for effectively handling missing data in EHR. Moreover, the SESA architecture not only rectifies potential mis-specifications in SEM but also synergizes with causal discovery algorithms to refine its imputation logic based on underlying data structures. Such features highlight its capabilities and broadening applicational potential in EHR data analysis and beyond, marking a reasonable leap forward in the field of data imputation.
• Abstract（参考訳）: 電子健康記録(EHR)を含む複雑なデータセットで欠落したデータに対処することは、医療における正確な分析と意思決定を保証するために重要である。 本稿では,SESA(Self-attention Method)を用いた動的適応型構造方程式モデリング(SEM)を提案する。 SESAは、自己アテンション機構を組み込むことで、従来のSEMベースの手法を超えて革新し、多様なEHRデータセットにおけるモデルの適応性と精度を向上させる。 このような拡張により、SESAはインプットを動的に調整し最適化し、静的SEMフレームワークの制限を克服できる。 実験により,EHRの欠落データを効果的に処理するための,堅牢な予測SESA性能の達成を実証した。 さらに、SESAアーキテクチャは、SEMにおける潜在的な誤特定を正すだけでなく、因果発見アルゴリズムと相乗して、基礎となるデータ構造に基づく計算ロジックを洗練させる。 このような機能は、その能力を強調し、EHRデータ分析などにおけるアプリケーションの可能性を広げ、データ計算分野における合理的な飛躍を象徴している。

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