Fugu-MT 論文翻訳(概要): Knowledge-Induced Medicine Prescribing Network for Medication Recommendation

論文の概要: Knowledge-Induced Medicine Prescribing Network for Medication Recommendation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.14552v2
Date: Wed, 12 Jun 2024 17:44:44 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-13 23:33:02.622126
Title: Knowledge-Induced Medicine Prescribing Network for Medication Recommendation
Title（参考訳）: 医薬勧告のための知識誘導医療処方ネットワーク
Authors: Ahmad Wisnu Mulyadi, Heung-Il Suk,
Abstract要約: 本研究は,医学を推薦する知識誘導型医薬処方ネットワーク(KindMed)を提案する。我々は、階層的シーケンス学習を利用して、患者の歴史的入院における臨床(診断と処置)と医療の流れの時間的ダイナミクスを発見し、融合させ、パーソナライズされたレコメンデーションを育む。実世界のEHRコホートに対するKindMedの有効性を検証し,少数のグラフ駆動ベースラインに対する推奨性能の改善を実現した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 9.591674293850557
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Extensive adoption of electronic health records (EHRs) offers opportunities for their use in various downstream clinical analyses. To accomplish this purpose, enriching an EHR cohort with external knowledge (e.g., standardized medical ontology and wealthy semantics) could help us reveal more comprehensive insights via a spectrum of informative relations among medical codes. Nevertheless, harnessing those beneficial interconnections was scarcely exercised, especially in the medication recommendation task. This study proposes a novel Knowledge-Induced Medicine Prescribing Network (KindMed) to recommend medicines by inducing knowledge from myriad medical-related external sources upon the EHR cohort and rendering interconnected medical codes as medical knowledge graphs (KGs). On top of relation-aware graph representation learning to obtain an adequate embedding over such KGs, we leverage hierarchical sequence learning to discover and fuse temporal dynamics of clinical (i.e., diagnosis and procedures) and medicine streams across patients' historical admissions to foster personalized recommendations. Eventually, we employ attentive prescribing that accounts for three essential patient representations, i.e., a summary of joint historical medical records, clinical progression, and the current clinical state of patients. We validated the effectiveness of our KindMed on the augmented real-world EHR cohorts, achieving improved recommendation performances against a handful of graph-driven baselines.
Abstract（参考訳）: 電子健康記録(EHR)の広範囲な採用は、様々な下流臨床分析に利用するための機会を提供する。この目的を達成するために、EHRコホートを外部知識(例えば、標準化された医学オントロジーとリッチセマンティクス)で豊かにすることで、医療コード間の情報的関係のスペクトルを通してより包括的な洞察を明らかにするのに役立つ。それにもかかわらず、これらの有用な相互接続を活用することは、特に医薬品推奨タスクにおいて、ほとんど実行されなかった。本研究では,EHRコホートに基づく無数の医療関連外部情報源から知識を誘導し,医療知識グラフ(KG)として相互接続された医療コードをレンダリングすることにより,医薬を推奨する新しい知識誘導医療処方ネットワーク(KindMed)を提案する。このようなKGに対する適切な埋め込みを得るために,関係認識グラフ表現学習に加えて,階層的シーケンス学習を活用して,患者の歴史的入院を横断する臨床(診断と治療)と医療の流れの時間的ダイナミクスを発見し,融合させ,パーソナライズされたレコメンデーションを奨励する。最終的には,3つの重要な患者表現,すなわち,共同医療記録の要約,臨床経過,および現在の臨床状態について記述する注意深い処方を用いている。実世界のEHRコホートに対するKindMedの有効性を検証し,少数のグラフ駆動ベースラインに対する推奨性能の改善を実現した。

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