論文の概要: OntoMedRec: Logically-Pretrained Model-Agnostic Ontology Encoders for Medication Recommendation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.15814v1
• Date: Mon, 29 Jan 2024 00:29:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-30 16:27:09.027185
• Title: OntoMedRec: Logically-Pretrained Model-Agnostic Ontology Encoders for Medication Recommendation
• Title（参考訳）: OntoMedRec: 医療勧告のためのモデル非依存型オントロジーエンコーダ
• Authors: Weicong Tan, Weiqing Wang, Xin Zhou, Wray Buntine, Gordon Bingham
• Abstract要約: OntoMedRecは、論理的に事前訓練された、モデルに依存しない医療用オントロジーである。 OntoMedRecの有効性を評価するため,ベンチマークデータセットの総合的な実験を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.9256819541091525
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Most existing medication recommendation models learn representations for medical concepts based on electronic health records (EHRs) and make recommendations with learnt representations. However, most medications appear in the dataset for limited times, resulting in insufficient learning of their representations. Medical ontologies are the hierarchical classification systems for medical terms where similar terms are in the same class on a certain level. In this paper, we propose OntoMedRec, the logically-pretrained and model-agnostic medical Ontology Encoders for Medication Recommendation that addresses data sparsity problem with medical ontologies. We conduct comprehensive experiments on benchmark datasets to evaluate the effectiveness of OntoMedRec, and the result shows the integration of OntoMedRec improves the performance of various models in both the entire EHR datasets and the admissions with few-shot medications. We provide the GitHub repository for the source code on https://anonymous.4open.science/r/OntoMedRec-D123
• Abstract（参考訳）: 既存の医薬品推奨モデルは、電子健康記録(ehrs)に基づいて医療概念の表現を学習し、学習表現を用いて推奨を行う。 しかし、ほとんどの薬は限られた時間だけデータセットに現れるため、表現の学習は不十分である。 医学オントロジー(medical ontologies)は、医学用語の階層分類システムであり、同じ用語が一定のレベルで同じクラスに属する。 本稿では,医療オントロジーとデータ空間の問題に対処する,論理的に事前訓練された,モデルに依存しない医療オントロジーエンコーダであるOntoMedRecを提案する。 OntoMedRecの有効性を評価するためにベンチマークデータセットの総合的な実験を行い、その結果、OntoMedRecの統合により、EHRデータセット全体と数発の薬剤による入院の両方において、様々なモデルの性能が改善されることを示した。 ソースコードのgithubリポジトリはhttps://anonymous.4open.science/r/ontomedrec-d123にある。

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