論文の概要: On the Importance of Step-wise Embeddings for Heterogeneous Clinical Time-Series

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.08902v1
• Date: Wed, 15 Nov 2023 12:18:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-16 16:10:49.400363
• Title: On the Importance of Step-wise Embeddings for Heterogeneous Clinical Time-Series
• Title（参考訳）: 不均一臨床時系列におけるステップワイズ埋め込みの重要性について
• Authors: Rita Kuznetsova, Aliz\'ee Pace, Manuel Burger, Hugo Y\`eche, Gunnar R\"atsch
• Abstract要約: 近年のシークエンス・モデリングの深層学習の進歩は、電子健康記録から時系列を扱うタスクに完全に移行していない。 特に、ICU(Intensive Care Unit)に関わる問題では、木に基づく手法で表形式でシーケンス分類に取り組むことが現状である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3285222309805063
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent advances in deep learning architectures for sequence modeling have not fully transferred to tasks handling time-series from electronic health records. In particular, in problems related to the Intensive Care Unit (ICU), the state-of-the-art remains to tackle sequence classification in a tabular manner with tree-based methods. Recent findings in deep learning for tabular data are now surpassing these classical methods by better handling the severe heterogeneity of data input features. Given the similar level of feature heterogeneity exhibited by ICU time-series and motivated by these findings, we explore these novel methods' impact on clinical sequence modeling tasks. By jointly using such advances in deep learning for tabular data, our primary objective is to underscore the importance of step-wise embeddings in time-series modeling, which remain unexplored in machine learning methods for clinical data. On a variety of clinically relevant tasks from two large-scale ICU datasets, MIMIC-III and HiRID, our work provides an exhaustive analysis of state-of-the-art methods for tabular time-series as time-step embedding models, showing overall performance improvement. In particular, we evidence the importance of feature grouping in clinical time-series, with significant performance gains when considering features within predefined semantic groups in the step-wise embedding module.
• Abstract（参考訳）: シーケンスモデリングのためのディープラーニングアーキテクチャの最近の進歩は、電子健康記録から時系列を扱うタスクに完全に移行していない。 特に、ICU(Intensive Care Unit)に関わる問題では、木に基づく手法で表形式でシーケンス分類に取り組むことが現状である。 表型データの深層学習における最近の知見は、データ入力特徴の重大不均一性をよりよく扱うことによって、これらの古典的手法を超越している。 icu時系列で示される類似した特徴の多様性を考慮し,これらの知見に動機づけられて,これらの新しい手法が臨床シーケンスモデリングタスクに与える影響について検討した。 表型データに対する深層学習の進歩を共同で活用することにより,臨床データに対する機械学習手法では未検討の時系列モデリングにおける段階的埋め込みの重要性を明らかにすることを目的とする。 大規模ICUデータセットMIMIC-IIIとHIRIDの多種多様な臨床的タスクについて,時間段階埋め込みモデルとして表型時系列の最先端手法を網羅的に分析し,全体的な性能改善を示す。 特に, ステップワイド埋め込みモジュールにおいて, 予め定義されたセマンティックグループ内の特徴を考慮すると, 臨床時系列における特徴グループ化の重要性が顕著に証明される。

関連論文リスト

• Synthetic Data for Robust Stroke Segmentation [0.0]
  ディープラーニングに基づくニューロイメージングにおけるセマンティックセグメンテーションは、現在、高解像度スキャンと広範な注釈付きデータセットを必要とする。 そこで我々は,既存のSynthSegアプローチの能力を拡張した,病変分割作業のための新しい合成フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-02T13:42:29Z)
• Temporal Cross-Attention for Dynamic Embedding and Tokenization of Multimodal Electronic Health Records [1.6609516435725236]
  マルチモーダルな臨床時系列を正確に表現するための動的埋め込み・トークン化フレームワークを提案する。 術後合併症9例の発症予測に基礎的アプローチを応用した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-06T19:46:44Z)
• Time Associated Meta Learning for Clinical Prediction [78.99422473394029]
  本稿では,時間関連メタラーニング(TAML)手法を提案する。 タスク分割後のスパーシリティ問題に対処するため、TAMLは時間情報共有戦略を採用し、正のサンプル数を増やす。 複数の臨床データセットに対するTAMLの有効性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-05T03:54:54Z)
• Learning from Temporal Spatial Cubism for Cross-Dataset Skeleton-based Action Recognition [88.34182299496074]
  アクションラベルはソースデータセットでのみ利用可能だが、トレーニング段階のターゲットデータセットでは利用できない。 我々は,2つの骨格に基づく行動データセット間の領域シフトを低減するために,自己スーパービジョン方式を利用する。 時間的セグメントや人体部分のセグメンテーションとパーフォーミングにより、我々は2つの自己教師あり学習分類タスクを設計する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-17T07:05:39Z)
• LifeLonger: A Benchmark for Continual Disease Classification [59.13735398630546]
  MedMNISTコレクションの連続的な疾患分類のためのベンチマークであるLifeLongerを紹介する。 タスクとクラスでの病気の漸進的な学習は、モデルをスクラッチから再トレーニングすることなく、新しいサンプルを分類する問題に対処する。 クロスドメインインクリメンタル学習は、これまで得られた知識を維持しながら、異なる機関から派生したデータセットを扱う問題に対処する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-12T12:25:05Z)
• Self-Attention Neural Bag-of-Features [103.70855797025689]
  我々は最近導入された2D-Attentionの上に構築し、注意学習方法論を再構築する。 本稿では,関連情報を強調した2次元目視マスクを学習する機能・時間的アテンション機構を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-26T17:54:14Z)
• HiRID-ICU-Benchmark -- A Comprehensive Machine Learning Benchmark on High-resolution ICU Data [0.8418021941792283]
  ICU関連タスクの幅広い範囲をカバーするベンチマークの提供を目指している。 HiRIDデータセットを用いて,臨床医とのコラボレーションによって開発された複数の臨床関連タスクを定義した。 我々は,このタイプのデータに対する深層学習アプローチのいくつかの制限を強調し,現在最先端のシーケンスモデリング手法を詳細に分析する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-16T15:06:42Z)
• Learning Predictive and Interpretable Timeseries Summaries from ICU Data [33.787187660310444]
  本研究では,ヒトが予測的かつ容易に理解できる臨床時系列の要約を学習するための新しい手法を提案する。 学習した要約は従来の解釈可能なモデルクラスより優れており、病院内死亡率分類タスクにおける最先端のディープラーニングモデルに匹敵する性能を実現している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-22T21:14:05Z)
• Learning Neural Causal Models with Active Interventions [83.44636110899742]
  本稿では,データ生成プロセスの根底にある因果構造を素早く識別する能動的介入ターゲット機構を提案する。 本手法は,ランダムな介入ターゲティングと比較して,要求される対話回数を大幅に削減する。 シミュレーションデータから実世界のデータまで,複数のベンチマークにおいて優れた性能を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-06T13:10:37Z)
• Temporal Phenotyping using Deep Predictive Clustering of Disease Progression [97.88605060346455]
  我々は、時系列データをクラスタリングするためのディープラーニングアプローチを開発し、各クラスタは、同様の将来的な結果を共有する患者から構成される。 2つの実世界のデータセットに対する実験により、我々のモデルは最先端のベンチマークよりも優れたクラスタリング性能が得られることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-15T20:48:43Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。