論文の概要: MPRE: Multi-perspective Patient Representation Extractor for Disease Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.00756v1
• Date: Mon, 1 Jan 2024 13:52:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-03 15:56:45.004611
• Title: MPRE: Multi-perspective Patient Representation Extractor for Disease Prediction
• Title（参考訳）: mpre : 疾患予測のためのマルチパースペクティブ患者表現抽出器
• Authors: Ziyue Yu, Jiayi Wang, Wuman Luo, Rita Tse, Giovanni Pau
• Abstract要約: 疾患予測のための多視点患者表現エクストラクタ(MPRE)を提案する。 具体的には、動的特徴の傾向と変動情報を抽出する周波数変換モジュール(FTM)を提案する。 2D Multi-Extraction Network (2D MEN) において、傾向と変動に基づいて2次元時間テンソルを形成する。 また,FODAM(First-Order difference Attention Mechanism)も提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.914545513460964
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Patient representation learning based on electronic health records (EHR) is a critical task for disease prediction. This task aims to effectively extract useful information on dynamic features. Although various existing works have achieved remarkable progress, the model performance can be further improved by fully extracting the trends, variations, and the correlation between the trends and variations in dynamic features. In addition, sparse visit records limit the performance of deep learning models. To address these issues, we propose the Multi-perspective Patient Representation Extractor (MPRE) for disease prediction. Specifically, we propose Frequency Transformation Module (FTM) to extract the trend and variation information of dynamic features in the time-frequency domain, which can enhance the feature representation. In the 2D Multi-Extraction Network (2D MEN), we form the 2D temporal tensor based on trend and variation. Then, the correlations between trend and variation are captured by the proposed dilated operation. Moreover, we propose the First-Order Difference Attention Mechanism (FODAM) to calculate the contributions of differences in adjacent variations to the disease diagnosis adaptively. To evaluate the performance of MPRE and baseline methods, we conduct extensive experiments on two real-world public datasets. The experiment results show that MPRE outperforms state-of-the-art baseline methods in terms of AUROC and AUPRC.
• Abstract（参考訳）: 電子健康記録(EHR)に基づく患者表現学習は、疾患予測にとって重要な課題である。 本課題は,動的特徴の有用な情報を効果的に抽出することを目的とする。 既存の様々な研究は目覚ましい進歩を遂げているが、動的特徴の傾向と変動の相関関係を完全に抽出することで、モデル性能をさらに向上させることができる。 さらに、スパース訪問記録はディープラーニングモデルの性能を制限する。 そこで本研究では,疾患予測のためのマルチパースペクティブ患者表現抽出器 (mpre) を提案する。 具体的には、時間周波数領域における動的特徴の傾向と変動情報を抽出し、特徴表現を強化するために周波数変換モジュール(FTM)を提案する。 2次元多重抽出ネットワーク (2d men) では, 傾向と変動に基づいて2次元時間テンソルを形成する。 そして,提案した拡張操作によって傾向と変動の相関関係を捉える。 さらに, 疾患診断に付随する相違点の寄与を適応的に計算するための第1次差分注意機構 (FODAM) を提案する。 MPREとベースライン法の性能を評価するため、2つの実世界の公開データセットに対して広範な実験を行った。 実験の結果,MPRE は AUROC と AUPRC で最先端のベースライン法より優れていた。

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