Fugu-MT 論文翻訳(概要): PRISM: Leveraging Prototype Patient Representations with Feature-Missing-Aware Calibration for EHR Data Sparsity Mitigation

論文の概要: PRISM: Leveraging Prototype Patient Representations with Feature-Missing-Aware Calibration for EHR Data Sparsity Mitigation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.04160v4
Date: Mon, 29 Apr 2024 13:50:54 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-01 01:04:37.860295
Title: PRISM: Leveraging Prototype Patient Representations with Feature-Missing-Aware Calibration for EHR Data Sparsity Mitigation
Title（参考訳）: PRISM: 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, Liantao Ma, Chengwei Pan,
Abstract要約: PRISMは、類似した患者のプロトタイプ表現を通じてデータを間接的にインプットするフレームワークである。 PRISMには機能信頼学習モジュールも含まれており、欠落したデータから各機能の信頼性を評価する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 7.43022275563357
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Electronic Health Record (EHR) data, while rich in information, often suffers from sparsity, posing significant challenges in predictive modeling. Traditional imputation methods inadequately distinguish between real and imputed data, leading to potential inaccuracies in models. Addressing this, we introduce PRISM, a framework that indirectly imputes data through prototype representations of similar patients, thus ensuring denser and more accurate embeddings. PRISM also includes a feature confidence learner module, which evaluates the reliability of each feature in light of missing data. Additionally, it incorporates a new patient similarity metric that accounts for feature confidence, avoiding overreliance on imprecise imputed values. Our extensive experiments on the MIMIC-III, MIMIC-IV, PhysioNet Challenge 2012, eICU datasets demonstrate PRISM 's superior performance in predicting in-hospital mortality and 30-day readmission tasks, showcasing its effectiveness in handling EHR data sparsity. For the sake of reproducibility and further research, we have made the code publicly available at https://github.com/yhzhu99/PRISM.
Abstract（参考訳）: EHR(Electronic Health Record)のデータは情報に富んでいるが、しばしばスパーシティに悩まされ、予測モデリングにおいて重大な課題を提起する。従来の計算手法では、実際のデータとインプットデータの区別が不十分であり、モデルにおける潜在的な不正確さにつながる。 PRISMは、類似した患者のプロトタイプ表現を通じてデータを間接的にインプットし、より密で正確な埋め込みを保証するフレームワークである。 PRISMには機能信頼学習モジュールも含まれており、欠落したデータから各機能の信頼性を評価する。さらに、不正確なインプット値に対する過度な信頼を回避し、機能の信頼性を考慮に入れた新しい患者類似度指標も組み込まれている。 MIMIC-III, MIMIC-IV, PhysioNet Challenge 2012, eICUデータセットに関する広範な実験では、PRISMが病院内での死亡率や30日間の受信タスクを予測する上で優れた性能を示し、EHRデータの空間性を扱う上での有効性を示している。再現性とさらなる研究のために、コードをhttps://github.com/yhzhu99/PRISM.comで公開しました。

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