論文の概要: TA-RNN: an Attention-based Time-aware Recurrent Neural Network
Architecture for Electronic Health Records
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.14694v2
- Date: Tue, 6 Feb 2024 20:26:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-08 19:11:13.901978
- Title: TA-RNN: an Attention-based Time-aware Recurrent Neural Network
Architecture for Electronic Health Records
- Title（参考訳）: TA-RNN:電子健康記録のための注意に基づく時間認識リカレントニューラルネットワークアーキテクチャ
- Authors: Mohammad Al Olaimat, Serdar Bozdag (for the Alzheimer's Disease
Neuroimaging Initiative)
- Abstract要約: リカレントニューラルネットワーク(RNN)のような深層学習手法を用いて、ERHを分析して疾患の進行をモデル化し、診断を予測する。
本研究では,TA-RNN(Time-Aware RNN)とTA-RNN-Autoencoder(TA-RNN-AE)という,RNNに基づく2つの解釈可能なDLアーキテクチャを提案する。
本研究では,不規則な時間間隔の影響を軽減するため,訪問時間間の時間埋め込みを取り入れることを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Motivation: Electronic Health Records (EHR) represent a comprehensive
resource of a patient's medical history. EHR are essential for utilizing
advanced technologies such as deep learning (DL), enabling healthcare providers
to analyze extensive data, extract valuable insights, and make precise and
data-driven clinical decisions. DL methods such as Recurrent Neural Networks
(RNN) have been utilized to analyze EHR to model disease progression and
predict diagnosis. However, these methods do not address some inherent
irregularities in EHR data such as irregular time intervals between clinical
visits. Furthermore, most DL models are not interpretable. In this study, we
propose two interpretable DL architectures based on RNN, namely Time-Aware RNN
(TA-RNN) and TA-RNN-Autoencoder (TA-RNN-AE) to predict patient's clinical
outcome in EHR at next visit and multiple visits ahead, respectively. To
mitigate the impact of irregular time intervals, we propose incorporating time
embedding of the elapsed times between visits. For interpretability, we propose
employing a dual-level attention mechanism that operates between visits and
features within each visit.
Results: The results of the experiments conducted on Alzheimer's Disease
Neuroimaging Initiative (ADNI) and National Alzheimer's Coordinating Center
(NACC) datasets indicated superior performance of proposed models for
predicting Alzheimer's Disease (AD) compared to state-of-the-art and baseline
approaches based on F2 and sensitivity. Additionally, TA-RNN showed superior
performance on Medical Information Mart for Intensive Care (MIMIC-III) dataset
for mortality prediction. In our ablation study, we observed enhanced
predictive performance by incorporating time embedding and attention
mechanisms. Finally, investigating attention weights helped identify
influential visits and features in predictions.
- Abstract（参考訳）: 動機:Electronic Health Records(EHR)は患者の医療史の総合的な資料である。
EHRは、深層学習(DL)のような高度な技術を活用するために不可欠であり、医療提供者が広範なデータを分析し、貴重な洞察を抽出し、正確でデータ駆動型の臨床決定を下すことができる。
リカレントニューラルネットワーク(Recurrent Neural Networks, RNN)のようなDL手法を用いて, EHRを分析して疾患の進行をモデル化し, 診断を予測する。
しかし、これらの手法は、臨床訪問間の不規則な時間間隔など、EHRデータに固有の不規則性には対処しない。
さらに、ほとんどのDLモデルは解釈できない。
本研究では,RNNをベースとした2つの解釈可能なDLアーキテクチャ,TA-RNN(Time-Aware RNN)とTA-RNN-Autoencoder(TA-RNN-AE)を提案する。
本研究では,不規則な時間間隔の影響を軽減するため,訪問時間間の時間埋め込みを提案する。
そこで本研究では,各訪問における訪問と特徴の間で動作する2レベルアテンション機構を提案する。
結果: アルツハイマー病神経画像イニシアチブ (ADNI) と国立アルツハイマー病コーディネートセンター (NACC) データセットを用いて行った実験の結果, F2 と感度に基づく最先端およびベースラインアプローチと比較して,アルツハイマー病(AD)を予測するための提案モデルの優れた性能を示した。
さらに、TA-RNNは、死亡予測のためのMIMIC-IIIデータセットにおいて優れた性能を示した。
アブレーション実験では,時間埋め込みと注意機構を取り入れた予測性能が向上した。
最後に注意重みの調査は、予測に影響力のある訪問や特徴を特定するのに役立った。
関連論文リスト
- Synthesizing Multimodal Electronic Health Records via Predictive Diffusion Models [69.06149482021071]
EHRPDと呼ばれる新しいEHRデータ生成モデルを提案する。
時間間隔推定を組み込んだ拡散モデルである。
我々は2つの公開データセットで実験を行い、忠実さ、プライバシー、実用性の観点からEPHPDを評価する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-20T02:20:23Z) - Recent Advances in Predictive Modeling with Electronic Health Records [71.19967863320647]
EHRデータを予測モデリングに利用すると、その特徴からいくつかの課題が生じる。
深層学習は、医療を含む様々な応用においてその優位性を示している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-02T00:31:01Z) - MedDiffusion: Boosting Health Risk Prediction via Diffusion-based Data
Augmentation [58.93221876843639]
本稿では,MedDiffusion という,エンドツーエンドの拡散に基づくリスク予測モデルを提案する。
トレーニング中に合成患者データを作成し、サンプルスペースを拡大することで、リスク予測性能を向上させる。
ステップワイズ・アテンション・メカニズムを用いて患者の来訪者間の隠れた関係を識別し、高品質なデータを生成する上で最も重要な情報をモデルが自動的に保持することを可能にする。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-04T01:36:30Z) - Contrastive Learning-based Imputation-Prediction Networks for
In-hospital Mortality Risk Modeling using EHRs [9.578930989075035]
本稿では, EHRデータを用いた病院内死亡リスク予測のための, 対照的な学習ベース予測ネットワークを提案する。
本研究は, グラフ解析に基づく患者層形成モデルを用いて, 似通った患者をグループ化する手法を提案する。
2つの実世界のEHRデータセットの実験により、我々のアプローチは、計算タスクと予測タスクの両方において最先端のアプローチよりも優れていることが示された。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-19T03:24:34Z) - On the Importance of Clinical Notes in Multi-modal Learning for EHR Data [0.0]
電子健康記録データと臨床ノートを併用することにより,患者モニタリングの予測性能が向上することが従来研究で示されている。
EHRデータと臨床ノートを組み合わせることで、最先端のEHRデータモデルよりもパフォーマンスが大幅に向上することを確認した。
次に、臨床医のメモよりも、患者の状態に関するより広い文脈を含むメモのサブセットから、改善がほぼ排他的に生じることを示す分析を行った。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-12-06T15:18:57Z) - Integrated Convolutional and Recurrent Neural Networks for Health Risk
Prediction using Patient Journey Data with Many Missing Values [9.418011774179794]
本稿では,統合畳み込みニューラルネットワークとリカレントニューラルネットワークを用いたEMH患者旅行データモデリングのためのエンドツーエンドアプローチを提案する。
本モデルでは,各患者旅行における長期的・短期的時間的パターンを抽出し,インパルスデータ生成を伴わずに,高レベルのEHRデータの欠落を効果的に処理することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-11-11T07:36:18Z) - Self-Supervised Graph Learning with Hyperbolic Embedding for Temporal
Health Event Prediction [13.24834156675212]
本稿では,情報フローを組み込んだハイパーボリック埋め込み手法を提案する。
我々は、これらの事前学習された表現をグラフニューラルネットワークに組み込んで、疾患の合併症を検出する。
本稿では,EHRデータを完全に活用する自己教師付き学習フレームワークに,階層型で強化された履歴予測代行タスクを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-09T00:42:44Z) - Predicting Patient Outcomes with Graph Representation Learning [0.47248250311484113]
類似した患者をグラフでつなげることで,診断を時間的情報として活用する。
LSTM-GNは、eICUデータベース上の滞在予測タスクの長さでLSTMのみのベースラインを上回っていることを実証します。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-01-11T15:04:07Z) - BiteNet: Bidirectional Temporal Encoder Network to Predict Medical
Outcomes [53.163089893876645]
本稿では,患者の医療旅行におけるコンテキスト依存と時間的関係を捉える,新たな自己注意機構を提案する。
エンド・ツー・エンドの双方向時間エンコーダネットワーク(BiteNet)が患者の旅路の表現を学習する。
実世界のEHRデータセットを用いた2つの教師付き予測と2つの教師なしクラスタリングタスクにおける手法の有効性を評価した。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-09-24T00:42:36Z) - Prediction of the onset of cardiovascular diseases from electronic
health records using multi-task gated recurrent units [51.14334174570822]
本稿では,電子カルテから心血管イベントを予測するための注意機構を備えたマルチタスク・リカレントニューラルネットワークを提案する。
提案手法は、NHS Foundation Trustの5年間のデータを用いて、標準的な臨床リスク予測器(QRISK)と機械学習の代替手段と比較される。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-07-16T17:43:13Z) - Short Term Blood Glucose Prediction based on Continuous Glucose
Monitoring Data [53.01543207478818]
本研究では,デジタル意思決定支援ツールの入力として連続グルコースモニタリング(Continuous Glucose Monitoring, CGM)データを利用する方法について検討する。
短時間の血液グルコース (STBG) 予測において, リカレントニューラルネットワーク (Recurrent Neural Networks, RNN) をどのように利用できるかを検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-02-06T16:39:44Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。