論文の概要: Hypergraph Convolutional Networks for Fine-grained ICU Patient
Similarity Analysis and Risk Prediction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.12575v1
- Date: Thu, 24 Aug 2023 05:26:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-25 15:04:17.779417
- Title: Hypergraph Convolutional Networks for Fine-grained ICU Patient
Similarity Analysis and Risk Prediction
- Title（参考訳）: 微細ICU患者の類似性分析とリスク予測のためのハイパーグラフ畳み込みネットワーク
- Authors: Yuxi Liu, Zhenhao Zhang, Shaowen Qin, Flora D. Salim, Antonio Jimeno
Yepes, Jun Shen
- Abstract要約: 集中治療ユニット(ICU、Intensive Care Unit)は、重篤な患者を認め、継続的な監視と治療を提供する病院の最も重要な部分の1つである。
臨床意思決定における医療従事者を支援するために,様々な患者結果予測手法が試みられている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.512182899506616
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The Intensive Care Unit (ICU) is one of the most important parts of a
hospital, which admits critically ill patients and provides continuous
monitoring and treatment. Various patient outcome prediction methods have been
attempted to assist healthcare professionals in clinical decision-making.
Existing methods focus on measuring the similarity between patients using deep
neural networks to capture the hidden feature structures. However, the
higher-order relationships are ignored, such as patient characteristics (e.g.,
diagnosis codes) and their causal effects on downstream clinical predictions.
In this paper, we propose a novel Hypergraph Convolutional Network that
allows the representation of non-pairwise relationships among diagnosis codes
in a hypergraph to capture the hidden feature structures so that fine-grained
patient similarity can be calculated for personalized mortality risk
prediction. Evaluation using a publicly available eICU Collaborative Research
Database indicates that our method achieves superior performance over the
state-of-the-art models on mortality risk prediction. Moreover, the results of
several case studies demonstrated the effectiveness of constructing graph
networks in providing good transparency and robustness in decision-making.
- Abstract（参考訳）: 集中治療ユニット(ICU、Intensive Care Unit)は、重篤な患者を認め、継続的な監視と治療を提供する病院の最も重要な部分の1つである。
臨床意思決定における医療従事者を支援する様々な患者結果予測手法が試みられている。
既存の方法は、ディープニューラルネットワークを用いて隠れた特徴構造を捉える患者間の類似度を測定することに重点を置いている。
しかし、患者の特徴(診断符号など)や、下流臨床予測に対する因果的影響など、高次関係は無視されている。
本稿では,ハイパーグラフにおける診断符号間の非ペアワイズ関係を表現し,隠れた特徴構造を捉えることで,パーソナライズされた死亡リスク予測のための患者類似度を算出できる新しいハイパーグラフ畳み込みネットワークを提案する。
eICU共同研究データベースを用いた評価の結果,本手法は死亡リスク予測の最先端モデルよりも優れた性能を示した。
さらに,いくつかのケーススタディの結果から,意思決定における透明性とロバスト性の向上にグラフネットワークの構築が有効であることが示された。
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