Fugu-MT 論文翻訳(概要): Contrastive Learning of Temporal Distinctiveness for Survival Analysis in Electronic Health Records

論文の概要: Contrastive Learning of Temporal Distinctiveness for Survival Analysis in Electronic Health Records

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.13104v2
Date: Wed, 27 Sep 2023 20:11:44 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-09-29 19:58:08.301478
Title: Contrastive Learning of Temporal Distinctiveness for Survival Analysis in Electronic Health Records
Title（参考訳）: 電子カルテの生存分析における時間的識別性の対比学習
Authors: Mohsen Nayebi Kerdabadi, Arya Hadizadeh Moghaddam, Bin Liu, Mei Liu, Zijun Yao
Abstract要約: 本稿では,オントロジーを意識したテンポラリティに基づくコントラシブ・サバイバル(OTCSurv)分析フレームワークを提案する。 OTCSurvは、検閲されたデータと観察されたデータの両方から生存期間を使い、時間的特異性を定義する。急性腎障害(AKI)を発症する危険のある入院患者のリスクを予測するために,大規模なEHRデータセットを用いて実験を行った。
参考スコア（独自算出の注目度）: 10.192973297290136
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Survival analysis plays a crucial role in many healthcare decisions, where the risk prediction for the events of interest can support an informative outlook for a patient's medical journey. Given the existence of data censoring, an effective way of survival analysis is to enforce the pairwise temporal concordance between censored and observed data, aiming to utilize the time interval before censoring as partially observed time-to-event labels for supervised learning. Although existing studies mostly employed ranking methods to pursue an ordering objective, contrastive methods which learn a discriminative embedding by having data contrast against each other, have not been explored thoroughly for survival analysis. Therefore, in this paper, we propose a novel Ontology-aware Temporality-based Contrastive Survival (OTCSurv) analysis framework that utilizes survival durations from both censored and observed data to define temporal distinctiveness and construct negative sample pairs with adjustable hardness for contrastive learning. Specifically, we first use an ontological encoder and a sequential self-attention encoder to represent the longitudinal EHR data with rich contexts. Second, we design a temporal contrastive loss to capture varying survival durations in a supervised setting through a hardness-aware negative sampling mechanism. Last, we incorporate the contrastive task into the time-to-event predictive task with multiple loss components. We conduct extensive experiments using a large EHR dataset to forecast the risk of hospitalized patients who are in danger of developing acute kidney injury (AKI), a critical and urgent medical condition. The effectiveness and explainability of the proposed model are validated through comprehensive quantitative and qualitative studies.
Abstract（参考訳）: 生存分析は多くの医療決定において重要な役割を担い、そこでは、関心事のリスク予測が患者の医療旅行に対する情報的展望を支える。データ検閲の存在を前提として、サバイバル分析の効果的な方法は、検閲されたデータと観測されたデータのペアワイズ時間一致を強制することであり、検閲前の時間間隔を教師あり学習のための部分的に観察された時間-イベントラベルとして活用することを目的としている。既存の研究では、主に順序付け目的を追求するランク付け手法が採用されているが、データに対比して識別的埋め込みを学習するコントラスト的手法は、生存分析のために徹底的に研究されていない。そこで,本稿では,検閲データと観察データの両方から生存期間を利用して,時間的特有性を定義し,適応性のある硬度を持つ負のサンプルペアを構築可能な,オントロジーに配慮したコントラシブ・サバイバル(OTCSurv)分析フレームワークを提案する。具体的には、まずオントロジエンコーダとシーケンシャルセルフアテンションエンコーダを用いて、時系列のERHデータをリッチコンテキストで表現する。第2に,硬さを認識できる負のサンプリング機構を用いて,教師付き環境での生存期間の変動を捉えるために,時間的コントラストロスを設計する。最後に、コントラストタスクを複数の損失コンポーネントを持つ時間-イベント予測タスクに組み込む。急性腎障害(AKI)を発症する危険のある入院患者のリスクを予測するために,大規模なEHRデータセットを用いて広範囲にわたる実験を行った。提案モデルの有効性と説明性は,包括的定量的および定性的研究によって検証される。

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