Fugu-MT 論文翻訳(概要): Collaborative Synthesis of Patient Records through Multi-Visit Health State Inference

論文の概要: Collaborative Synthesis of Patient Records through Multi-Visit Health State Inference

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.14646v1
Date: Fri, 22 Dec 2023 12:28:29 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-12-25 15:04:22.040409
Title: Collaborative Synthesis of Patient Records through Multi-Visit Health State Inference
Title（参考訳）: 複数訪問型健康状態推定による患者記録の協調合成
Authors: Hongda Sun, Hongzhan Lin, Rui Yan
Abstract要約: 協調EHR合成のための多視点健康状態推定モデルMSICを提案する。確率的グラフィカルモデルとして合成EHR生成過程を定式化する。我々は、過去の記録を効果的に活用し、現在および将来の記録を合成するために、マルチビジットシナリオに適した健康状態推定法を導出する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 25.121296198656758
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Electronic health records (EHRs) have become the foundation of machine learning applications in healthcare, while the utility of real patient records is often limited by privacy and security concerns. Synthetic EHR generation provides an additional perspective to compensate for this limitation. Most existing methods synthesize new records based on real EHR data, without consideration of different types of events in EHR data, which cannot control the event combinations in line with medical common sense. In this paper, we propose MSIC, a Multi-visit health Status Inference model for Collaborative EHR synthesis to address these limitations. First, we formulate the synthetic EHR generation process as a probabilistic graphical model and tightly connect different types of events by modeling the latent health states. Then, we derive a health state inference method tailored for the multi-visit scenario to effectively utilize previous records to synthesize current and future records. Furthermore, we propose to generate medical reports to add textual descriptions for each medical event, providing broader applications for synthesized EHR data. For generating different paragraphs in each visit, we incorporate a multi-generator deliberation framework to collaborate the message passing of multiple generators and employ a two-phase decoding strategy to generate high-quality reports. Our extensive experiments on the widely used benchmarks, MIMIC-III and MIMIC-IV, demonstrate that MSIC advances state-of-the-art results on the quality of synthetic data while maintaining low privacy risks.
Abstract（参考訳）: 電子健康記録(EHR)は医療における機械学習アプリケーションの基礎となり、実際の患者記録の有用性はプライバシやセキュリティ上の懸念によって制限されることが多い。合成EHR生成は、この制限を補うための追加の視点を提供する。既存のほとんどの手法は、医学的常識に則ったイベントの組み合わせを制御できないEHRデータにおいて、さまざまな種類のイベントを考慮せずに、実際のEHRデータに基づいて新しいレコードを合成する。本稿では,これらの制約に対処するために,協調的EHR合成のためのマルチビジットヘルスステータス推論モデルMSICを提案する。まず、確率的グラフィカルモデルとして合成EHR生成過程を定式化し、潜伏状態のモデル化により様々な種類の事象を密結合する。次に,複数回の訪問シナリオ用に調整された健康状態推定手法を導出し,過去の記録を効果的に活用し,現在および将来の記録を合成する。さらに、各医療イベントにテキスト記述を追加するための医用レポートの作成を提案し、ehrデータを合成するための幅広いアプリケーションを提供する。各訪問で異なる段落を生成するために,複数の生成元のメッセージパッシングを協調して,高品質なレポートを生成するために2相復号戦略を用いるマルチジェネレータ審議フレームワークを組み込んだ。広く使われているベンチマークMIMIC-IIIとMIMIC-IVに関する広範な実験は、MSICがプライバシーリスクを低く保ちながら、合成データの品質に関する最先端の成果を示すものである。

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