論文の概要: Knowledge Enhanced Conditional Imputation for Healthcare Time-series
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.16713v4
- Date: Tue, 05 Nov 2024 09:22:30 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-06 14:57:15.955279
- 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付き計算法
- Authors: Linglong Qian, Joseph Arul Raj, Hugh Logan Ellis, Ao Zhang, Yuezhou Zhang, Tao Wang, Richard JB Dobson, Zina Ibrahim,
- Abstract要約: Conditional Self-Attention Imputation (CSAI)は、複雑な欠落データパターンの課題に対処するために設計された、新しいリカレントニューラルネットワークアーキテクチャである。
CSAIは、EHRデータ特性に特化して、現在の最先端のニューラルネットワークベースの計算手法を拡張している。
この研究は、アルゴリズム的計算を臨床的現実とより緊密に整合させることにより、ERHに適用されるニューラルネットワーク計算の状態を著しく改善する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.937117045677923
- License:
- Abstract: We introduce the Conditional Self-Attention Imputation (CSAI), a novel recurrent neural network architecture designed to address the challenges of complex missing data patterns in multivariate time series derived from hospital electronic health records (EHRs). CSAI extends the current state-of-the-art neural network-based imputation methods by introducing key modifications specifically adapted to EHR data characteristics, namely: a) an attention-based hidden state initialisation technique to capture both long- and short-range temporal dependencies prevalent in EHRs, b) a domain-informed temporal decay mechanism to adjust the imputation process to clinical data recording patterns, and c) a non-uniform masking strategy that models non-random missingness by calibrating weights according to both temporal and cross-sectional data characteristics. Comprehensive evaluation across four EHR benchmark datasets demonstrate CSAI's effectiveness compared to state-of-the-art neural architectures in data restoration and downstream predictive tasks. Additionally, CSAI is integrated within PyPOTS, an open-source Python toolbox designed for machine learning tasks on partially observed time series. This work significantly advances the state of neural network imputation applied to EHRs by more closely aligning algorithmic imputation with clinical realities.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,病院電子健康記録(EHR)から派生した多変量時系列における複雑な欠落データパターンの課題に対処するために設計された,新しいニューラルネットワークアーキテクチャであるConditional Self-Attention Imputation (CSAI)を紹介する。
CSAIは、現在の最先端のニューラルネットワークベースの計算手法を拡張し、EHRデータ特性に特化して、重要な修正を導入する。
a) EHRで普及している長期的・短距離的依存関係を捉えるための注意に基づく隠された状態初期化手法
ロ 暗算過程を臨床データ記録パターンに調整するドメインインフォームド時効機構及び
c) 時間的・横断的なデータ特性に応じて重みを校正することにより、非ランダムな欠如をモデル化する一様でないマスキング戦略
4つのEHRベンチマークデータセットの総合評価は、データ復元や下流予測タスクにおける最先端のニューラルネットワークと比較してCSAIの有効性を示している。
さらにCSAIは、部分的に観察された時系列上の機械学習タスク用に設計されたオープンソースのPythonツールボックスであるPyPOTSに統合されている。
この研究は、アルゴリズム的計算を臨床的現実とより緊密に整合させることにより、ERHに適用されるニューラルネットワーク計算の状態を著しく改善する。
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