論文の概要: Knowledge Enhanced Conditional Imputation for Healthcare Time-series

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.16713v2
• Date: Thu, 4 Jan 2024 13:17:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-05 16:43:28.330920
• Title: Knowledge Enhanced Conditional Imputation for Healthcare Time-series
• Title（参考訳）: 医療時間帯の知識向上型条件計算
• Authors: Linglong Qian, Zina Ibrahim, Hugh Logan Ellis, Ao Zhang, Yuezhou Zhang, Tao Wang, Richard Dobson
• Abstract要約: Conditional Self-Attention Imputation (CSAI) モデルは、トランスフォーマーベースのフレームワークを基盤として、条件付き隠れ状態を導入する。 この手法は、欠落したデータ分布の不均衡を特に狙うことによって、従来の計算手法とは異なっている。 高度な知識の埋め込みと一様でないマスキング戦略を統合することで、CSAIは電子健康記録の欠落したデータのパターンに順応的に適応する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.272948411608933
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This study presents a novel approach to addressing the challenge of missing data in multivariate time series, with a particular focus on the complexities of healthcare data. Our Conditional Self-Attention Imputation (CSAI) model, grounded in a transformer-based framework, introduces a conditional hidden state initialization tailored to the intricacies of medical time series data. This methodology diverges from traditional imputation techniques by specifically targeting the imbalance in missing data distribution, a crucial aspect often overlooked in healthcare datasets. By integrating advanced knowledge embedding and a non-uniform masking strategy, CSAI adeptly adjusts to the distinct patterns of missing data in Electronic Health Records (EHRs).
• Abstract（参考訳）: 本研究では,医療データの複雑さに着目した多変量時系列における欠落データの問題に対処する新しいアプローチを提案する。 コンディショナル・セルフアテンション・インダクション(CSAI)モデルでは,医療時系列データの複雑化に合わせて,条件付き隠れ状態初期化を導入する。 この手法は、医療データセットでしばしば見過ごされる重要な側面であるデータ分散の不均衡を特にターゲットとして、従来のインプテーション技術から逸脱している。 高度な知識の埋め込みと一様でないマスキング戦略を統合することで、CSAIは電子健康記録(EHRs)の欠落したデータのパターンに順応的に適応する。

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