論文の概要: ALGNet: Attention Light Graph Memory Network for Medical Recommendation System

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.08377v1
• Date: Sat, 9 Dec 2023 00:46:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-17 12:12:18.063885
• Title: ALGNet: Attention Light Graph Memory Network for Medical Recommendation System
• Title（参考訳）: ALGNet:医療レコメンデーションシステムのための注意光グラフメモリネットワーク
• Authors: Minh-Van Nguyen, Duy-Thinh Nguyen, Quoc-Huy Trinh, Bac-Hoai Le
• Abstract要約: ALGNetは、医薬品の推奨を高めるための新しいモデルである。 提案手法をMIMIC-IIIデータセット上で評価し,推奨精度とDDI回避率においていくつかのベースラインを上回っていることを示す。 この結果から, ALGNetは計算量が少なく, 解釈性も向上し, 優れた性能が得られることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.148777307966648
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Medication recommendation is a vital task for improving patient care and reducing adverse events. However, existing methods often fail to capture the complex and dynamic relationships among patient medical records, drug efficacy and safety, and drug-drug interactions (DDI). In this paper, we propose ALGNet, a novel model that leverages light graph convolutional networks (LGCN) and augmentation memory networks (AMN) to enhance medication recommendation. LGCN can efficiently encode the patient records and the DDI graph into low-dimensional embeddings, while AMN can augment the patient representation with external knowledge from a memory module. We evaluate our model on the MIMIC-III dataset and show that it outperforms several baselines in terms of recommendation accuracy and DDI avoidance. We also conduct an ablation study to analyze the effects of different components of our model. Our results demonstrate that ALGNet can achieve superior performance with less computation and more interpretability. The implementation of this paper can be found at: https://github.com/huyquoctrinh/ALGNet.
• Abstract（参考訳）: 治療勧告は、患者のケアを改善し、有害事象を減らすための重要な課題である。 しかし、既存の方法では、患者の医療記録、薬物の有効性と安全性、薬物と薬物の相互作用(DDI)の複雑な関係を捉えることができないことが多い。 本稿では,軽グラフ畳み込みネットワーク (LGCN) と拡張メモリネットワーク (AMN) を活用する新しいモデルであるALGNetを提案する。 LGCNは患者の記録とDDIグラフを低次元の埋め込みに効率的にエンコードすることができ、AMNはメモリモジュールからの外部知識で患者の表現を増強することができる。 mimic-iiiデータセット上でモデルを評価し,レコメンデーション精度とddi回避の観点から,複数のベースラインを上回っていることを示す。 また,モデルの異なる成分の影響を分析するためのアブレーション研究も行った。 この結果から, ALGNetは計算量が少なく, 解釈性も向上し, 優れた性能が得られることが示された。 本論文の実装は、https://github.com/huyquoctrinh/algnetで確認することができる。

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