論文の概要: Leveraging Prototype Patient Representations with Feature-Missing-Aware
Calibration to Mitigate EHR Data Sparsity
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.04160v1
- Date: Fri, 8 Sep 2023 07:01:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-11 15:42:56.018620
- Title: Leveraging Prototype Patient Representations with Feature-Missing-Aware
Calibration to Mitigate EHR Data Sparsity
- Title（参考訳）: EHRデータスカラー化のための特徴ミス対応校正による患者表現の活用
- Authors: Yinghao Zhu, Zixiang Wang, Long He, Shiyun Xie, Zixi Chen, Jingkun An,
Liantao Ma, Chengwei Pan
- Abstract要約: 現在の直接計算は、類似の行や列を参照してヒンジに近づき、生の欠落データを完成させる。
本稿では,機能的信頼を考慮に入れた新たな患者類似度尺度を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.7036378709189455
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Electronic Health Record (EHR) data frequently exhibits sparse
characteristics, posing challenges for predictive modeling. Current direct
imputation such as matrix imputation approaches hinge on referencing analogous
rows or columns to complete raw missing data and do not differentiate between
imputed and actual values. As a result, models may inadvertently incorporate
irrelevant or deceptive information with respect to the prediction objective,
thereby compromising the efficacy of downstream performance. While some methods
strive to recalibrate or augment EHR embeddings after direct imputation, they
often mistakenly prioritize imputed features. This misprioritization can
introduce biases or inaccuracies into the model. To tackle these issues, our
work resorts to indirect imputation, where we leverage prototype
representations from similar patients to obtain a denser embedding. Recognizing
the limitation that missing features are typically treated the same as present
ones when measuring similar patients, our approach designs a feature confidence
learner module. This module is sensitive to the missing feature status,
enabling the model to better judge the reliability of each feature. Moreover,
we propose a novel patient similarity metric that takes feature confidence into
account, ensuring that evaluations are not based merely on potentially
inaccurate imputed values. Consequently, our work captures dense prototype
patient representations with feature-missing-aware calibration process.
Comprehensive experiments demonstrate that designed model surpasses established
EHR-focused models with a statistically significant improvement on MIMIC-III
and MIMIC-IV datasets in-hospital mortality outcome prediction task. The code
is publicly available at \url{https://anonymous.4open.science/r/SparseEHR} to
assure the reproducibility.
- Abstract（参考訳）: 電子健康記録(EHR)データは、しばしばスパース特性を示し、予測モデリングの課題を提起する。
行列計算などの現在の直接計算は、類似の行や列を参照してヒンジに近づき、生の欠落データを完成させる。
その結果、モデルは、予測対象に関する無関係または偽りの情報を不注意に組み込んで、下流のパフォーマンスの有効性を損なうことができる。
一部の手法は直接的命令の後にEHRの埋め込みを校正または拡張しようとするが、しばしば不適切な特徴を誤って優先する。
この誤った優先順位付けはモデルにバイアスや不正確さをもたらす可能性がある。
これらの課題に対処するため,我々は間接的インダクタンス法を用いて,類似患者からのプロトタイプ表現を活用し,より高密度な埋め込みを実現する。
同様の患者を計測する際, 機能不足の限界が現在のものと同じであることを示すため, 本手法は機能信頼学習モジュールを設計する。
このモジュールは欠落している機能状況に敏感であり、モデルが各機能の信頼性をよりよく判断できる。
さらに, 評価が潜在的に不正確な不正確な値にのみ基づかないことを保証するために, 特徴的信頼度を考慮した新しい類似度指標を提案する。
そこで本研究では,特徴量検出手法を用いて患者表現の密集を捉えた。
総合的な実験により、設計モデルが確立されたEHRに焦点を当てたモデルを超え、MIMIC-IIIおよびMIMIC-IVデータセットを病院内死亡率予測タスクで統計的に有意に改善することが示された。
コードは、再現性を保証するために \url{https://anonymous.4open.science/r/sparseehr} で公開されている。
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