論文の概要: Next Visit Diagnosis Prediction via Medical Code-Centric Multimodal Contrastive EHR Modelling with Hierarchical Regularisation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.11648v1
• Date: Mon, 22 Jan 2024 01:58:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-23 15:35:56.442428
• Title: Next Visit Diagnosis Prediction via Medical Code-Centric Multimodal Contrastive EHR Modelling with Hierarchical Regularisation
• Title（参考訳）: 階層的正規化を伴うマルチモーダル・コントラスト EHR モデルによる次回の来院診断予測
• Authors: Heejoon Koo
• Abstract要約: NECHOは,階層的正規化を伴う新しい医用コード中心のマルチモーダル・コントラスト学習フレームワークである。 まず, 医用コード, 人口統計, 臨床ノートを含む多面的情報をネットワーク設計を用いて統合する。 また,EHRデータの階層構造を学習するために,医療オントロジーにおける親レベル情報を用いてモダリティ固有のエンコーダを正規化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Predicting next visit diagnosis using Electronic Health Records (EHR) is an essential task in healthcare, critical for devising proactive future plans for both healthcare providers and patients. Nonetheless, many preceding studies have not sufficiently addressed the heterogeneous and hierarchical characteristics inherent in EHR data, inevitably leading to sub-optimal performance. To this end, we propose NECHO, a novel medical code-centric multimodal contrastive EHR learning framework with hierarchical regularisation. First, we integrate multifaceted information encompassing medical codes, demographics, and clinical notes using a tailored network design and a pair of bimodal contrastive losses, all of which pivot around a medical code representation. We also regularise modality-specific encoders using a parental level information in medical ontology to learn hierarchical structure of EHR data. A series of experiments on MIMIC-III data demonstrates effectiveness of our approach.
• Abstract（参考訳）: エレクトロニック・ヘルス・レコード(EHR)を用いた次の来院診断の予測は、医療機関と患者双方の積極的な将来の計画策定に不可欠である。 しかしながら、多くの先行研究は、EHRデータに固有の不均一性や階層性に十分対応していない。 そこで我々は, 階層的正規化を伴う新しい医用コード中心マルチモーダルコントラスト学習フレームワークであるNECHOを提案する。 まず, 医用コード, 人口統計, 臨床ノートを含む多面的情報を, 整形ネットワーク設計と両モードのコントラスト的損失のペアを用いて統合し, すべて医療用コード表現を中心に展開する。 EHRデータの階層構造を学習するために、医療オントロジーにおける親レベル情報を用いてモダリティ固有のエンコーダを規則化する。 MIMIC-IIIデータの一連の実験により,本手法の有効性が示された。

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