論文の概要: Knowledge Graph Representations to enhance Intensive Care Time-Series Predictions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.07180v1
• Date: Mon, 13 Nov 2023 09:11:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-14 15:02:03.121645
• Title: Knowledge Graph Representations to enhance Intensive Care Time-Series Predictions
• Title（参考訳）: 集中ケア時間系列予測を強化する知識グラフ表現
• Authors: Samyak Jain, Manuel Burger, Gunnar R\"atsch, Rita Kuznetsova
• Abstract要約: 提案手法は,ICUデータと医療知識を統合し,臨床意思決定モデルを改善する。 グラフ表現とバイタルサインと臨床報告を組み合わせることで、パフォーマンスを向上させる。 我々のモデルには、知識グラフノードが予測にどのように影響するかを理解するための解釈可能性コンポーネントが含まれています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.660203987415476
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Intensive Care Units (ICU) require comprehensive patient data integration for enhanced clinical outcome predictions, crucial for assessing patient conditions. Recent deep learning advances have utilized patient time series data, and fusion models have incorporated unstructured clinical reports, improving predictive performance. However, integrating established medical knowledge into these models has not yet been explored. The medical domain's data, rich in structural relationships, can be harnessed through knowledge graphs derived from clinical ontologies like the Unified Medical Language System (UMLS) for better predictions. Our proposed methodology integrates this knowledge with ICU data, improving clinical decision modeling. It combines graph representations with vital signs and clinical reports, enhancing performance, especially when data is missing. Additionally, our model includes an interpretability component to understand how knowledge graph nodes affect predictions.
• Abstract（参考訳）: 集中治療ユニット(icu)は、患者の状態を評価するのに必須の、臨床結果予測の強化のために総合的な患者データ統合を必要とする。 近年の深層学習は患者の時系列データを利用しており、融合モデルには非構造化の臨床報告が組み込まれ、予測性能が向上している。 しかし、これらのモデルへの確立された医学的知識の統合はまだ検討されていない。 医療領域のデータは、構造的関係に富んだものであり、UMLS(Unified Medical Language System)のような臨床オントロジーから得られた知識グラフを通じて、より良い予測を行うことができる。 提案手法はこの知識をICUデータと統合し,臨床診断モデルの改善を図る。 グラフ表現とバイタルサインと臨床報告を組み合わせることで、特にデータ不足時のパフォーマンスを向上させる。 さらに,モデルには,知識グラフノードが予測にどのように影響するかを理解するための解釈可能性成分が含まれている。

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