論文の概要: Learnable Prompt as Pseudo-Imputation: Rethinking the Necessity of Traditional EHR Data Imputation in Downstream Clinical Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.16796v2
• Date: Thu, 13 Mar 2025 06:17:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-14 15:49:33.647216
• Title: Learnable Prompt as Pseudo-Imputation: Rethinking the Necessity of Traditional EHR Data Imputation in Downstream Clinical Prediction
• Title（参考訳）: Pseudo-Imputationとしての学習型プロンプト : 下流臨床予測における従来のERHデータインプットの必要性を再考する
• Authors: Weibin Liao, Yinghao Zhu, Zhongji Zhang, Yuhang Wang, Zixiang Wang, Xu Chu, Yasha Wang, Liantao Ma,
• Abstract要約: EHR分析を支援するための新しいトレーニングプロトコルとして,PAI(Learningable Prompt as Pseudo-Imputation)を提案する。 PAIはもはやインプットデータを導入しないが、ダウンストリームモデルの暗黙の選好を欠落値にモデル化するための学習可能なプロンプトを構築する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.680805655245383
• License:
• Abstract: Analyzing the health status of patients based on Electronic Health Records (EHR) is a fundamental research problem in medical informatics. The presence of extensive missing values in EHR makes it challenging for deep neural networks (DNNs) to directly model the patient's health status. Existing DNNs training protocols, including Impute-then-Regress Procedure and Jointly Optimizing of Impute-n-Regress Procedure, require the additional imputation models to reconstruction missing values. However, Impute-then-Regress Procedure introduces the risk of injecting imputed, non-real data into downstream clinical prediction tasks, resulting in power loss, biased estimation, and poorly performing models, while Jointly Optimizing of Impute-n-Regress Procedure is also difficult to generalize due to the complex optimization space and demanding data requirements. Inspired by the recent advanced literature of learnable prompt in the fields of NLP and CV, in this work, we rethought the necessity of the imputation model in downstream clinical tasks, and proposed Learnable Prompt as Pseudo-Imputation (PAI) as a new training protocol to assist EHR analysis. PAI no longer introduces any imputed data but constructs a learnable prompt to model the implicit preferences of the downstream model for missing values, resulting in a significant performance improvement for all state-of-the-arts EHR analysis models on four real-world datasets across two clinical prediction tasks. Further experimental analysis indicates that PAI exhibits higher robustness in situations of data insufficiency and high missing rates. More importantly, as a plug-and-play protocol, PAI can be easily integrated into any existing or even imperceptible future EHR analysis models.
• Abstract（参考訳）: 電子健康記録(EHR)に基づく患者の健康状態の分析は,医療情報学の基本的な研究課題である。 EHRに広範囲に欠落している値の存在は、ディープニューラルネットワーク(DNN)が患者の健康状態を直接モデル化することを困難にしている。 Impute-then-Regress プロシージャや Jointly Optimizing of Impute-n-Regress プロシージャを含む既存のDNNのトレーニングプロトコルでは、欠落した値を復元するための追加の計算モデルが必要である。 しかし、Impute-then-Regress法は、複雑な最適化空間とデータ要求の要求により、インプット-n-Regress法を共同最適化することが困難であるのに対し、インプット-then-Regress法は、インプットされた非リアルデータを下流臨床予測タスクに注入し、パワー損失、バイアス付き推定、パフォーマンスの悪いモデルをもたらすリスクを導入する。 本研究は,近年のNLPおよびCV分野における学習可能なプロンプトの先進的な文献に触発され,下流臨床におけるインプットモデルの必要性を再考し,EHR分析を支援するための新たなトレーニングプロトコルとして,Pseudo-Imputation(PAI)として学習可能なプロンプトを提案する。 PAIはもはやインプットデータを導入しないが、ダウンストリームモデルの暗黙の選好を欠落値としてモデル化するための学習可能なプロンプトを構築し、その結果、2つの臨床予測タスクにわたる4つの実世界のデータセット上の最先端のEHR分析モデルに対して、大幅なパフォーマンス改善をもたらす。 さらなる実験的分析により、PAIはデータ不足や欠落率の高い状況において高い堅牢性を示すことが示された。 さらに重要なのは、プラグイン・アンド・プレイプロトコルとして、PAIは既存の、あるいは受け入れがたい将来のEHR分析モデルに簡単に統合できます。

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