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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.10308v2
• Date: Thu, 8 Feb 2024 05:20:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-09 18:48:01.106209
• 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, Matthew Mcdermott, Aparna Balagopalan, Bryan Jangeesingh, 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。 EBCLは、心不全コホートのための重要な下流タスクにおいて、より良い微調整性能をもたらすモデルを生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.28335042260331
• 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; for example, the short-term risk of death after an admission for heart failure. This task is 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 for a heart failure cohort, including 30-day readmission, 1-year mortality, and 1-week length of stay, relative to other pretraining methods. Our findings also reveal that EBCL pretraining alone can effectively cluster patients with similar mortality and readmission risks, offering valuable insights for clinical decision-making and personalized patient care.
• 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、心不全の入院後の死亡の短期リスクが高いかを特定する必要があることが多い。 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、不均一性のために困難である。 本稿では,キーインデックス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学習手法であるevent-based contrastive learning (ebcl)を提案する。 EBCLは,30日間の寛解,1年間の死亡,1週間の滞在期間を含む,心不全コホートにおける重要な下流タスクに対して,他の訓練方法と比較して,より微調整性能の高いモデルを生成することを示した。 また,EBCLプリトレーニング単独で同様の死亡率と寛解リスクを有する患者を効果的にクラスタリングし,臨床的意思決定やパーソナライズされた患者ケアに有用な洞察を与えることができた。

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