論文の概要: An Interpretable Deep-Learning Framework for Predicting Hospital
Readmissions From Electronic Health Records
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.10187v1
- Date: Mon, 16 Oct 2023 08:48:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-18 01:36:01.718063
- Title: An Interpretable Deep-Learning Framework for Predicting Hospital
Readmissions From Electronic Health Records
- Title（参考訳）: 電子カルテからの院内受注予測のための解釈型深層学習フレームワーク
- Authors: Fabio Azzalini, Tommaso Dolci and Marco Vagaggini
- Abstract要約: そこで我々は,未計画の病院入退院を予測するための,新しい,解釈可能な深層学習フレームワークを提案する。
実際のデータを用いて,30日と180日以内に病院入退院の2つの予測課題について,本システムの有効性を検証した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.156208381257605
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: With the increasing availability of patients' data, modern medicine is
shifting towards prospective healthcare. Electronic health records contain a
variety of information useful for clinical patient description and can be
exploited for the construction of predictive models, given that similar medical
histories will likely lead to similar progressions. One example is unplanned
hospital readmission prediction, an essential task for reducing hospital costs
and improving patient health. Despite predictive models showing very good
performances especially with deep-learning models, they are often criticized
for the poor interpretability of their results, a fundamental characteristic in
the medical field, where incorrect predictions might have serious consequences
for the patient health. In this paper we propose a novel, interpretable
deep-learning framework for predicting unplanned hospital readmissions,
supported by NLP findings on word embeddings and by neural-network models
(ConvLSTM) for better handling temporal data. We validate our system on the two
predictive tasks of hospital readmission within 30 and 180 days, using
real-world data. In addition, we introduce and test a model-dependent technique
to make the representation of results easily interpretable by the medical
staff. Our solution achieves better performances compared to traditional models
based on machine learning, while providing at the same time more interpretable
results.
- Abstract（参考訳）: 患者のデータが利用可能になるにつれ、現代医学は将来的な医療へとシフトしつつある。
電子健康記録には、臨床患者説明に有用な様々な情報が含まれており、同様の医学的履歴が同様の進展につながる可能性があることから、予測モデルの構築に活用することができる。
ひとつは、病院の費用削減と患者の健康改善に不可欠な課題である、未計画の入院予測である。
特に深層学習モデルにおいて、非常に優れたパフォーマンスを示す予測モデルにもかかわらず、医療分野における基本的な特徴である、不正確な予測が患者の健康に重大な影響をもたらす可能性がある、という評価がしばしば行われている。
本稿では, 単語埋め込みに関するNLPの知見と, 時間的データを扱うためのニューラルネットワークモデル(ConvLSTM)によって支援された, 病院入院予測のための新しい, 解釈可能なディープラーニングフレームワークを提案する。
実世界データを用いて,30日と180日以内の院内入院の予測タスクを検証した。
また, 医療スタッフが容易に結果の表現を解釈できるように, モデル依存型手法を導入し, テストを行った。
我々のソリューションは、機械学習に基づく従来のモデルよりも優れたパフォーマンスを実現すると同時に、より解釈可能な結果を提供する。
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