論文の概要: Event-Based Contrastive Learning for Medical Time Series

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.10308v1
• Date: Sat, 16 Dec 2023 03:50:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-19 17:12:24.184185
• Title: Event-Based Contrastive Learning for Medical Time Series
• Title（参考訳）: 医用時系列におけるイベントベースコントラスト学習
• Authors: Hyewon Jeong, Nassim Oufattole, Aparna Balagopalan, Matthew Mcdermott, Payal Chandak, Marzyeh Ghassemi, Collin Stultz
• Abstract要約: Event-Based Contrastive Learning (EBCL) は異種患者データの埋め込みを学習する手法である。 我々は、EBCLが重要な下流タスクに対してより優れた微調整性能をもたらすモデルを生成することを実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.010914265124418
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In clinical practice, one often needs to identify whether a patient is at high risk of adverse outcomes after some key medical event; e.g., the short-term risk of death after an admission for heart failure. This task, however, remains challenging due to the complexity, variability, and heterogeneity of longitudinal medical data, especially for individuals suffering from chronic diseases like heart failure. In this paper, we introduce Event-Based Contrastive Learning (EBCL) - a method for learning embeddings of heterogeneous patient data that preserves temporal information before and after key index events. We demonstrate that EBCL produces models that yield better fine-tuning performance on critical downstream tasks including 30-day readmission, 1-year mortality, and 1-week length of stay relative to other representation learning methods that do not exploit temporal information surrounding key medical events.
• Abstract（参考訳）: 臨床実践では、患者が重要な医療イベント後の副作用のリスクが高いか、例えば、心不全の入院後の短期的死亡のリスクが高いかを特定する必要があることが多い。 しかし、この課題は、特に心不全などの慢性疾患に苦しむ個人にとって、縦断的医療データの複雑さ、変動性、不均一性のため、依然として困難である。 本稿では,鍵指標イベント前後の時間情報を保存する異種患者データの埋め込みを学習するためのイベントベースコントラスト学習(EBCL)を紹介する。 EBCLは,30日間の了解,1年間の死亡,1週間の滞留期間を含む重要な下流業務において,重要な医療イベントを取り巻く時間的情報を利用していない他の表現学習手法と比較して,より微調整性能の高いモデルを生成することを示した。

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